【悲報】ワイ、AI用語がちんぷんかんぷん→【神スレ】爆誕！LLMからハルシネーションまで古参ニキ達が徹底解説www
1: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-05-25(月) 10:00:00.00 ID:AbcDefGhI スレタイ：【悲報】ワイ、AI用語がちんぷんかんぷん→【神スレ】爆誕！LLMからハルシネーションまで古参ニキ達が徹底解説www
最近AIのニュースよく見るけど、専門用語多すぎんか？(´・ω・｀) LLMだのハルシネーションだの…もうわけわかめ。 この記事読んだけど、それでも頭パンクしそうや…誰か助けてクレメンス… ソース：From LLMs to hallucinations, here’s a simple guide to common AI terms
2: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-05-25(月) 10:01:30.50 ID:JklMnoPqR >>1 わかるマン。ワイも雰囲気でしか理解しとらんわｗ AGIとかもう神の領域やろアレ。
3: 永遠の初心者さん 2025-05-25(月) 10:02:15.12 ID:BeginnerCHAN あの、すみません… AGIって何ですか？(´・ω・｀) あとLLMっていうのもよく聞くんですけど、おいしいんですか…？
4: できる夫 2025-05-25(月) 10:03:45.88 ID:DekiruEXPERT >>3 説明しよう！ AGI（Artificial General Intelligence：人工汎用知能）とは、平たく言うと「人間みたいに色んなことができる超賢いAI」のことだ。 OpenAIのCEOサム・アルトマン氏は「雇える同僚レベルの人間と同等」と言っているし、DeepMindは「ほとんどの認知タスクで人間並みかそれ以上」と考えている。まだ定義はフワッとしてるけどね。 LLM（Large Language Model：大規模言語モデル）は、ChatGPTみたいなAIチャットボットの頭脳部分だ。大量の文章を読んで言葉の関係性を学習してるんだよ。美味しいものではないな！(｀・ω・´)
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／ ─ ─＼ 「LLMは文章を生成するモデルだ！」
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5: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-05-25(月) 10:05:02.33 ID:StuVwxYz0 >>4 できる夫ニキ、サンクス！ AGIの定義、会社によって違うんか…そりゃ専門家も混乱するわなｗ
6: やる夫 2025-05-25(月) 10:06:50.11 ID:YaruoFIGHT AIエージェントってやつで、経費精算とかチケット予約とか自動でやってほしいお！(≧▽≦) コード書かせたりもできるらしいお！未来だお！
7: やらない夫 2025-05-25(月) 10:07:33.45 ID:YaranaiCOOL >>6 おいおい、そんな簡単じゃねーだろ。記事にも「まだインフラ整備中」って書いてあるぞ。 AIエージェントって言っても、人によって意味合い違うみたいだしな。期待しすぎは禁物だ。(´_ゝ｀)
8: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-05-25(月) 10:09:12.78 ID:OpQrStUv1 Chain-of-thought（思考の連鎖）ってのは面白いな。 人間が複雑な問題解くときみたいに、AIもステップ踏んで考えるのか。 時間はかかるけど正答率上がるならええやん。特に論理問題とかコーディングとか。
9: ひろゆき 2025-05-25(月) 10:10:30.99 ID:Hiroyuki論破 >>8 それって、結局AIが「考えてるフリ」してるだけじゃないすか？ あと、時間かかるってことは、それだけ計算リソース食うってことですよね。 なんかこう…もっと効率いい方法ないんすかね？🤔
10: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-05-25(月) 10:12:05.21 ID:XyzAbcDe2 Deep Learningはニューラルネットワークが多層構造になってて、人間が特徴量定義しなくても勝手に学習してくれるんやろ？ でも訓練データが百万単位で必要とか、金かかりそうやな…(´Д｀)
11: 魔理沙 2025-05-25(月) 10:14:40.55 ID:MarisaDAZE Diffusionモデルってのは、ぐちゃぐちゃのノイズから画像を復元する魔法みたいなもんだぜ！ 最初はデータぶっ壊して、それを元に戻す練習するんだ。そしたらノイズからでもなんでも作れるようになるってわけよ！ GAN（Generative Adversarial Network）も似た感じで、生成モデルと評価モデルを競わせてリアルなデータ作るんだぜ！深偽動画とかもこれだろ？
12: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-05-25(月) 10:16:18.89 ID:FgHiJkLm3 >>11 魔理沙ニキの解説分かりやすいｗｗｗ Distillation（蒸留）ってのもあるんやな。デカい先生モデルから小さい生徒モデルに知識を移すって、なんかカワイイやんｗ GPT-4 Turboもこの技術で作られた可能性あるんか。
13: ホリエモン 2025-05-25(月) 10:18:03.17 ID:HorieMONEY 結局、Fine-tuning（ファインチューニング）で特定分野に特化させたAIがビジネスになるんだよ。 汎用的なLLMなんてまだオモチャ。特定の業界知識とか専門データ食わせて、そのタスクでNo.1になれるAI作らんと意味ないね。 時間と金が無駄になるだけ。
14: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-05-25(月) 10:20:55.64 ID:NoPqRsTu4 一番ヤバいのはハルシネーションやろ…AIが平気で嘘つくって怖すぎ。 医療相談で間違った情報返されたらシャレにならんぞ。((((；ﾟДﾟ))))ｶﾞｸｶﾞｸﾌﾞﾙﾌﾞﾙ
15: クマー 2025-05-25(月) 10:21:30.30 ID:KUMAdanger
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／ <●> <●> ＼ 「クマーーーー！！（AIの嘘、危険だクマ！）」
| （__人__） |
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>>14 それな！「AIが生成した答えは確認してね」って注意書きあるけど、小さすぎ定期ｗ
16: 霊夢 2025-05-25(月) 10:23:10.77 ID:ReimuHAKUREI ハルシネーションは学習データの隙間が原因って言われてるわね。 全ての質問に答えられるほど十分なデータなんて存在しないから、完全に解決するのは難しいのかも。 結局、AIも万能じゃないってことよ。使い方と、情報の真偽を見極める人間側のリテラシーが大事ね。
17: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-05-25(月) 10:25:00.01 ID:UvwXyZaB5 Inference（推論）ってのは、学習済みのモデルを実際に動かして予測させたりすることか。 スマホのプロセッサから専用AIチップまで色々使えるけど、デカいモデルはやっぱり高性能なサーバーじゃないとキツいんやな。
18: ギコ猫 2025-05-25(月) 10:27:45.12 ID:GikoNEKO
∧,,∧
(`･ω･´) AI用語、ムズいけど面白いニャ！
し J TCL
しー し′
ニューラルネットワークってのは、人間の脳みそを参考にしてるんやろ？ なんかロマンあるやんけ！(´ω｀)
19: ｶｰﾁｬﾝ 2025-05-25(月) 10:30:11.99 ID:KachanGOHAN あんたたちー！AIの話もいいけど、そろそろお昼ご飯できたわよー！ 今日はカレーだから、早く食べに来なさーい！🍛
20: やる夫 2025-05-25(月) 10:30:55.50 ID:YaruoFIGHT >>19 カレー！やったお！(ﾟ∀ﾟ) みんな、いろいろ教えてくれてありがとうだお！ちょっと賢くなった気がするお！
まとめ
というわけで、AI用語に関する2ちゃんねる風の議論をお届けしました！ 今回のスレで出てきた主なAI用語とポイントはこんな感じやで！
- AGI (人工汎用知能): 人間みたいになんでもできるスーパーAIのこと。まだ定義は曖昧。
- LLM (大規模言語モデル): ChatGPTみたいなAIチャットの頭脳。大量のテキストデータで学習してる。
- AIエージェント: ユーザーの代わりにタスクを自動実行してくれるAIツール。まだ発展途上。
- Chain-of-Thought (思考の連鎖): AIが問題を段階的に解くことで精度を上げる手法。
- Deep Learning: 多層ニューラルネットワークを使った機械学習。大量データが必要。
- Diffusionモデル / GAN: ノイズからデータ生成したり、リアルな偽データを作ったりする技術。画像生成とかで活躍。
- Distillation (蒸留): 大きなモデルから小さなモデルへ知識を効率的に移す技術。
- Fine-tuning (ファインチューニング): 既存モデルを特定タスクや分野に合わせて追加学習させること。
- Hallucination (ハルシネーション): AIがもっともらしい嘘をつく現象。超危険なので注意が必要。
- Inference (推論): 学習済みAIモデルを実際に動かして予測や判断をさせること。
- ニューラルネットワーク: 人間の脳神経を模したアルゴリズム構造。ディープラーニングの基礎。
AIの世界は奥が深いけど、基本を押さえておけばニュースも楽しくなるはずや！ みんなもAIと上手く付き合っていこうな！(^o^)／
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