「深層学習」、「機械学習」、「生成AI」、「大規模言語モデル」などの用語は、一般に同じように使用されることがありますが、異なる意味を持っています。AIテクノロジーの機能と制限を理解し、適切に用語を理解することは重要です。
「機械学習（Machine Learning）」
コンピューターがデータから学習し、その学習を元に意思決定や予測を行うためのアルゴリズムを開発するAIの一部分。これらのアルゴリズムはデータセットを「トレーニング」し、新しいデータの予測や分類に利用される。機械学習モデルには、教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習、強化学習などの種類がある。
「深層学習（Deep Learning）」
多層（「深い」）ニューラルネットワークを使用して、複雑なパターンをモデル化し理解する機械学習の一部分。これらのニューロン層はさまざまな特徴を処理し、その出力を組み合わせて最終結果を生成する。深層学習モデルは大量のデータを処理し、特に画像、音声、テキストの処理に適している。
「生成AI（Generative AI）」
トレーニングされたデータを模倣し、新しいデータを生成できるAIモデル。これは敵対的生成ネットワーク（GAN）や変分オートエンコーダー（VAE）などのモデルを使用して実現される。生成AIは、文章コンテンツからビジュアルデザイン、音楽など、さまざまなものを作成できる。
「大規模言語モデル（Large Language Models (LLMs)）」
生成AIの一種であり、大規模なテキストデータのコーパスでトレーニングされ、人間のようなテキストを生成できる。テキスト内で使用される前の単語を考慮して、その単語の確率を予測する。これらはテキスト補完、翻訳、要約などのアプリケーションで特に役立つ。これらは生成AIの一種であり、テキストデータの処理に特化して設計されている。
簡単に言えば、大規模言語モデルは生成AIの一部であり、生成AIは機械学習の一部であり、最終的には人工知能の包括的な用語に分類されることが理解されます。
