このブラウザーはサポートされなくなりました。
Microsoft Edge にアップグレードすると、最新の機能、セキュリティ更新プログラム、およびテクニカル サポートを利用できます。
大規模言語モデル (LLM) とは
人間のようなテキストを生成するように設計された AI モデルの一種。
テキストではなく、画像のみを処理するモデル。
モバイル デバイス用の小型で効率的なモデル。
トークン化の目的は何ですか?
文の単語をアルファベット順に並べ替えるには
テキストをより小さな単位に分割します。
コンピューターで処理するためにテキストをバイナリ コードに変換する。
埋め込みとは
テキスト生成を強化するためにトランスフォーマー モデルによって追加された追加の単語。
特定のタスクに使用される小さな言語モデル。
セマンティックな意味をキャプチャするトークンのベクターベースの表現。
トランスフォーマーモデルのアテンション層は何をしますか?
入力テキストから無関係な単語を削除します。
各トークンとその周囲のトークンの間の関係を調べます。
生成されたテキスト内の不適切なコンテンツにフラグを設定します。
システム プロンプトの目的は何ですか?
AI モデルにコンテキストと指示を提供する。
特定のオペレーティング システムで実行するように生成 AI モデルを構成する。
今後の対話のためにユーザー設定を格納するため。
AI のコンテキストにおける エージェント とは
ユーザーに代わってタスクを実行できる AI システム。
シークレットで動作する生成 AI モデル。
生成 AI モデルが処理できない要求のエスカレーション先の人間のオペレーター。
作業を確認する前にすべての問題に回答する必要があります。
このページはお役に立ちましたか?
このトピックについてサポートが必要ですか?
このトピックの意図を把握したり、理解を深めたりするために Ask Learn を使ってみませんか?