このカテゴリで分かること
AI技術用語は難しく見えますが、初心者は細かな数式よりも「何のための考え方か」を押さえるだけで十分です。生成AIとLLMの関係、資料を参照するRAG、意味検索に使われるEmbedding、追加学習のファインチューニングを分けて読むと全体像が見えやすくなります。
初心者が読む順番
- 生成AIとは
文章、画像、音声などを作るAIの大枠を確認します。 - LLMとは
言語を扱う大規模モデルの考え方を確認します。 - RAGとは
外部資料を参照して答える仕組みを確認します。 - Embeddingとは
文章の意味を数値で扱う考え方を確認します。 - ファインチューニングとは
追加学習の考え方を確認します。 - ハルシネーションとは
もっともらしい誤りへの注意を確認します。 - システムプロンプトとは
AIの振る舞いを決める指示を確認します。 - ゼロショット・few-shotとは
例なし、例ありで頼む考え方を確認します。
カテゴリ内の主要用語
まず包含関係だけ押さえる
| 関係 | 意味 |
|---|---|
| AI は 機械学習 を含む | 機械学習はAIの一部の方法です。AIのすべてが学習するわけではありません。 |
| 機械学習 は 深層学習 を含む | 深層学習は機械学習の中の一手法です。 |
| 深層学習 は 大規模言語モデル を含む | 言葉を扱うものが、その中の一種です。 |
| 大規模言語モデル と サービス名 は別 | 仕組みと、それを使ったサービスは別です。並列に扱うと混乱します。 |
個々の用語を覚える前にこの関係だけ押さえておくと、新しい言葉が出てきた時にどこへ置けばよいか分かります。
どこまで追いかけるか
- 使う側なら、仕組みの詳細は後回しでよい：内部の構造を知らなくても、できることと限界は分かります。
- 限界に関わる用語は押さえる：扱える長さ、誤りの出方、学習した時点。この3つは使い方に直接効きます。
- 名前だけ新しいものに注意する：中身は既存の組み合わせであることも多く、都度追いかけると切りがありません。
- 説明できるかで測る：人に一言で説明できない用語は、まだ自分の中で整理されていない用語です。
技術の名前は入れ替わりますが、「何ができて、何が苦手か」の見方は残ります。暗記より、そちらに時間を使う方が長く使えます。
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