AI 用語集

プログラムから AI サービスを呼び出すためのインターフェイス。

LLM が外部関数（API・ツール）を構造化された形で呼び出す機能。AI エージェントの基盤。

小学校〜中学レベルの算数文章題 8.5K 問で推論力を測るベンチマーク。

Python の関数 docstring から実装を書かせて、テストが通るか測るコーディングベンチマーク。

57 分野の選択問題で LLM の総合的な知識量を測るベンチマーク。

人間が「良い回答」を選別し、その嗜好を報酬として LLM を強化学習で調整する手法。

API を簡単に使うための公式ライブラリ。Python・TypeScript 用などが提供される。

実際の GitHub Issue を AI に直させて、テストが通るかで採点するコーディング系ベンチマーク。

AI の挙動を人間の意図・価値観に沿わせる研究分野。Anthropic の中心テーマ。

プロンプト内に例を数個示すだけで、追加学習なしに LLM がタスクを覚える性質。

LLM がツールを使って自律的にタスクを進める仕組み。

AI に有害・違反コンテンツを出させないための制御層。

LLM が一度に「読める」最大トークン数。Claude や GPT は 20 万〜100 万トークン級。

巧妙なプロンプトで LLM の安全装置を回避し、本来禁止された応答を引き出す行為。

アプリ運営者が AI の役割・口調・制約をセットする「裏側」の指示文。

LLM が文章を扱うときの最小単位。英語なら 1 単語 ≒ 1 トークン、日本語は 1 文字 ≒ 2-3 トークン。

LLM がもっともらしい嘘・事実誤認を生成する現象。

既存の LLM を、特定タスク・特定ドメインのデータで追加学習してカスタマイズする手法。

LLM に与える指示文。AI の振る舞いを決める「入力テキスト」のこと。

LLM から望む出力を引き出すためのプロンプト設計技術。

テキストを数百〜数千次元の数値ベクトルに変換したもの。意味の近さを距離で測れる。

テキストだけでなく画像・音声・動画も入出力できる AI モデルのこと。

AI に外部ツール・データソースを安全に接続するための標準プロトコル。Anthropic が提唱しオープン化。

API への単位時間あたりの呼び出し回数・トークン数の上限。

外部の文書 DB から関連情報を検索して、それを LLM の入力に混ぜて回答させる手法。

LLM に「ステップごとに考えてから答えて」と指示して推論精度を上げる手法。

テキスト・画像・音声・動画などのコンテンツを新たに生成する AI の総称。

膨大なテキストで学習した、文章の続きを予測する AI モデル。ChatGPT / Claude / Gemini などの中身。

大きなモデル（教師）の出力で小さなモデル（生徒）を学習させ、小型・高速版を作る手法。

モデルのパラメータを 32bit から 8bit / 4bit などに圧縮し、メモリと推論コストを下げる手法。