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LLM
Large Language Model
大規模言語モデル。大量のテキストデータで学習した自然言語処理AIモデルの総称。
詳細解説
GPT-4、Claude、Gemini、Llama等が代表的。テキスト生成、要約、翻訳、質問応答など多様なタスクに対応する。数十億〜数兆のパラメータを持ち、人間に近い自然な文章を生成できる。LLMOの「LLM」はこの大規模言語モデルを指している。
活用例・実践ポイント
1
LLMの仕組みを理解してLLMO対策の戦略を立案
2
自社コンテンツがLLMの学習データや検索対象に含まれるよう最適化
関連用語
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ChatGPT
OpenAIが開発した対話型AIサービス。GPTモデルをベースに自然な対話で情報提供を行う。
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RAG(Retrieval-Augmented Generation)
外部の知識ベースから関連情報を検索（Retrieval）し、その情報を元にAIが回答を生成（Generation）する技術。
技術
トークン(Token)
LLMがテキストを処理する際の最小単位。単語や文字の断片に分割される。
技術
ファインチューニング(Fine-tuning)
事前学習済みのLLMを、特定のタスクやドメインのデータで追加学習させること。
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ハルシネーション(Hallucination)
AIが事実に基づかない情報を、あたかも正しいかのように生成してしまう現象。