は行の用語 | チャーハンも作れる「AI用語辞典」

は行 (60件)

HyDE (Hypothetical Document Embeddings): 「もし答えがあったらこんな感じ」をAIに想像させてRAG精度を上げる技です。
ハイパーパラメータ (Hyperparameter): モデルの学習設定を決める「外から与える数字」のことです。
ハイブリッド検索 (Hybrid Search): ベクトル検索とキーワード検索を組み合わせるRAG時代の検索手法です。
Hugging Face (Hugging Face): AIモデルとデータセットがいっぱい置いてある共有サイトです。
ハルシネーション (Hallucination): AIが自信満々で嘘をつくことです。
半教師あり学習 (Semi-supervised Learning): 少しのラベル付きデータと、大量のラベルなしデータの両方で学習する方式です。
バイアス (Bias): AIの判断や答えに含まれる「偏り」のことです。
Vibe Coding (Vibe Coding): 「雰囲気で頼んでAIにコードを書かせる」、2025年に流行ったプログラミングスタイルです。
バグ (Bug): プログラムが意図しない変な動きをすることです。
バックプロパゲーション (Backpropagation): 損失をネット全体に逆向きに伝えて、各パラメータを調整する手法です。
BatchNorm (Batch Normalization): 各層の出力を「ミニバッチごとに正規化する」、学習を安定させる工夫です。
BERT (BERT): 2018年にGoogleが出した、Transformer革命を本格化させた言語モデルです。
PyTorch (PyTorch): いまのディープラーニング研究の事実上の標準ライブラリです。
パラメータ (Parameter): モデルの中身を構成する、調整可能な数字たちのことです。
パーセプトロン (Perceptron): 1957年に発明された、最も原始的なニューラルネットの先祖です。
Perplexity (Perplexity): AI検索の代表格、答えに出典を付けてくれる検索サービスです。
ヒューマノイドロボット (Humanoid Robot): 人間の姿をしたロボット、AIブームに合わせて急に注目されている分野です。
HumanEval (HumanEval): LLMの「プログラミング能力」を測る定番ベンチマークです。
Vision Transformer (Vision Transformer (ViT)): 画像認識にTransformerを持ち込んだ、新世代のビジョンモデルです。
BIG-bench (Beyond the Imitation Game): 200種類以上のタスクでLLMを試す巨大ベンチマーク群です。
1ビットLLM / BitNet (1-bit LLM / BitNet): 重みを「-1, 0, 1」の3値だけで表現する、超軽量化を狙ったLLMです。
BPE (Byte-Pair Encoding): 単語を「よく一緒に出る部品」に切り分ける、トークナイザーの定番アルゴリズムです。
ビームサーチ (Beam Search): 確率の高い候補を「k本ずつ枝分かれさせて」進める古典的な生成手法です。
PCA / 主成分分析 (Principal Component Analysis): たくさんあるデータの特徴を、「いちばん効いてる軸」に絞って圧縮する手法です。
PPO (Proximal Policy Optimization): 強化学習の代表手法、ChatGPTのRLHFでも使われた重要アルゴリズムです。
Firefly (Adobe Firefly): Adobe が提供する、商用利用に強い画像生成AIです。
Fireworks AI (Fireworks AI): オープンソースLLMをAPIで提供する、推論サービスのスタートアップです。
ファインチューニング (Fine-tuning): 学習済みモデルを、特定用途向けにちょっと追加学習させる工程です。
Physical AI (Physical AI): AIが物理世界(ロボット・車・工場など)で動く分野の総称です。
フィーチャーストア (Feature Store): 機械学習で使う「特徴量」を一元管理する、データ基盤の一種です。
フェイクニュース (Fake News): AIで大量生成できるようになった、もっともらしい偽情報のことです。
フェイフェイ・リー (Fei-Fei Li): ImageNetを作って画像認識界を変えた、スタンフォードの研究者です。
Fable 5 (Claude Fable 5): Anthropicが2026年6月に出した、Claudeシリーズの最上位AIモデルです。
フォン・ノイマン (John von Neumann): 現代コンピュータの設計の父、ゲーム理論の創始者でもあるハンガリー出身の天才です。
Few-shot / Zero-shot (Few-shot / Zero-shot): 例なしまたは少しの例だけで、AIにタスクをやらせる手法です。
FLUX (FLUX): Stable Diffusion の元開発者が独立して作った、新世代の画像生成モデルです。
Flash Attention (Flash Attention): GPUメモリの動かし方を工夫してアテンション計算を爆速化する技です。
VLM (Vision-Language Model): 画像と言語を同時に理解できる、マルチモーダルLLMの総称です。
vLLM (vLLM): オープンソースLLMの推論を爆速で動かすためのライブラリです。
物体検出 (Object Detection): 画像の中の「どこに何が写ってるか」を四角で囲って当てるタスクです。
Black Forest Labs (Black Forest Labs): Stable Diffusion の元開発者が立ち上げた、FLUX を作るドイツの会社です。
BLIP (BLIP / BLIP-2): 画像を見て文章で説明できる、Salesforce発のマルチモーダルモデルです。
BLEU (BLEU): 機械翻訳の出力を「お手本訳とどれくらい似てるか」で点数化する古典的指標です。
分類 (Classification): 「これは何カテゴリか?」を当てるタイプの機械学習タスクです。
プライバシー (Privacy): AIの学習・運用にまつわる個人情報の取り扱いの話題です。
プロンプト (Prompt): AIに対する「お願いごとの文章」のことです。
プロンプトインジェクション (Prompt Injection): 悪意あるユーザーがAIの指示を上書きする攻撃のことです。
プロンプトエンジニアリング (Prompt Engineering): プロンプトの書き方を工夫してAIから良い答えを引き出す技です。
プロンプトテンプレート (Prompt Template): 穴埋め式の「お願いの雛形」のことです。
プロンプトリーク (Prompt Leak): AIに仕込まれていた「裏設定(システムプロンプト)」が外に漏れる現象です。
HELM (Holistic Evaluation of Language Models): LLMを多面的に評価するスタンフォード発の評価フレームワークです。
HERMES Agent (HERMES Agent): Nous Researchが2026年に公開した、セルフホスト型のオープンソースAIエージェントです。
ベイズ統計 (Bayesian Statistics): 「新しい情報が来たら確率を更新する」考え方の統計手法です。
Veo (Veo): Google DeepMindが開発している動画生成AIです。
ベクトル (Vector): 「数字をいくつか並べたもの」のことです。
ベクトルデータベース (Vector Database): ベクトルをいっぱい保存して、似たものを高速で探せるDBのことです。
ベンダーロックイン (Vendor Lock-in): 特定のAI事業者から離れられなくなる、ビジネス上の困りごとです。
ベンチマーク (Benchmark): AIの性能を測るための「共通テスト」のことです。
ベースモデル / インストラクトモデル (Base Model / Instruct Model): 「素のままのモデル」と「指示に従うように躾けたモデル」の対比です。
干し草の山から針を探すテスト (Needle in a Haystack): 超長文の途中に紛れ込ませた「針」をLLMが見つけられるか、を試す評価方法です。