大規模言語モデル

大量のテキストデータで学習された巨大なニューラルネットワークモデル。自然言語の理解・生成に優れ、生成AIの中核技術として文章作成・要約・翻訳・プログラミング支援などに活用される。プロンプトインジェクションなどのセキュリティリスクへの対策も重要となる。

特定分野の専門家の知識をルールベースとして蓄積し、推論エンジンにより問題解決を支援するAIシステム。知識ベースとルールを用いて人間の専門的判断を模倣する。

コンピュータがデータから規則性やパターンを自動的に学習し、予測や分類を行う技術の総称。教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つに大別される。AIの中核技術の一つ。

入力データと正解ラベルのペアを学習データとして与え、未知のデータに対する予測モデルを構築する機械学習手法。回帰（数値予測）と分類（カテゴリ予測）に大別される。

正解ラベルのないデータからパターンや構造を自動的に発見する機械学習手法。クラスタリング（データの分類）や次元削減が代表的なタスク。顧客セグメンテーションなどに応用される。

エージェントが環境と相互作用しながら、報酬を最大化する行動方策を学習する機械学習手法。試行錯誤を通じて最適な行動を学ぶ。ゲームAIやロボット制御に応用される。