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NLPにおけるコントラスト学習は、テキストデータ間の類似性を学習し、優れた特徴表現を獲得する自己教師あり学習技術です。この手法により、未ラベルデータから高品質な表現を学習し、クラスタリングや分類タスクに応用できます。 重要性コントラスト学習...

NLPにおけるアクティブラーニングは、モデルがラベル付けすべきデータを選択することで、ラベル付けの効率を最大化する手法です。これにより、少量のデータでも高い精度を達成できます。たとえば、エンティティ認識や文書分類で広く活用されています。 重...

NLPにおける半教師あり学習は、少量のラベル付きデータと大量の未ラベルデータを組み合わせてモデルをトレーニングする技術です。この手法は、ラベル付けのコストが高いタスクで特に有用です。Pseudo-LabelingやConsistency Regularizationが代表的なアプ...

「Attention is All You Need」は、トランスフォーマーモデルを提案した論文で、自然言語処理（NLP）における画期的な技術革新をもたらしました。この論文は、リカレントニューラルネットワーク（RNN）や畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の代わりに...

画像分野でのトランスフォーマーは、NLPで成功したトランスフォーマーアーキテクチャを画像認識に応用した技術です。Vision Transformer（ViT）はその代表例で、画像をパッチ（小領域）に分割し、トランスフォーマーを用いて処理します。これにより、従来...

プロンプトエンジニアリングは、AIモデル（特にGPTやBERT）に対して適切な指示を与えることで、最適な出力を得るための技術です。プロンプトの内容や形式を調整することで、回答の質や正確性を向上させることができます。 重要性プロンプトエンジニアリン...

動的プロンプティングは、タスクやコンテキストに応じてリアルタイムでプロンプトを生成・調整する技術です。これにより、AIモデルが状況に適した出力を提供できるようになります。特に、チャットボットやインタラクティブなアプリケーションで重要な役割...

連想思考プロンプティングは、AIが複雑なタスクを解決する際に、逐次的な推論過程を示しながら回答を生成する技術です。この手法により、論理的な一貫性が求められるタスクでの精度が向上します。 重要性連想思考プロンプティングは、数学的な問題解決や因...

少量学習プロンプティングは、AIにタスクを実行させる際に、いくつかの具体例をプロンプト内に含める手法です。この方法により、AIは例を参考にして適切な回答を生成します。特に複雑なタスクでの精度向上に効果的です。 重要性少量学習プロンプティングは...

ゼロショットプロンプティングは、AIモデルに事前に学習していないタスクについて指示を与え、回答させる技術です。AIが一般的な知識や類推能力を活用して回答を生成する仕組みで、迅速にタスクを解決できる点が特徴です。 重要性ゼロショットプロンプティ...

メタプロンプティングは、AIに対してプロンプトの生成や調整を指示するプロンプトを提供する技術です。この手法により、AIが複雑なプロンプト設計タスクを自動的に実行できるようになります。 重要性メタプロンプティングは、プロンプトの設計プロセスを効...

適応型プロンプティングは、AIの出力に対するフィードバックを利用して、プロンプトを動的に変更し、より正確で望ましい結果を得るための手法です。この技術は、反復的なプロセスを通じてプロンプトを最適化します。 重要性適応型プロンプティングは、AIモ...