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GPTは「ジェネレーティブ・プレトレーニング・トランスフォーマー」の略です。この用語は、AI モデルの中核となる機能とアーキテクチャを要約したものです。このタイプの AI モデルは自然言語処理に使用され、広範なデータトレーニングに基づいて人間のようなテキストを生成できます。

進行中の会話の継続性と関連性を維持するために AI アシスタントが使用する、以前の対話から得た情報。コンテキストは、AI が過去のユーザー入力に合わせて応答を調整するのに役立ちます。

ユーザーのプロンプトに基づいて AI アシスタントが実行するアクション。タスクは、ユーザー指定のプロンプトと AI の対応する応答で構成されます。タスクには、情報の取得などの 1 つのアクションが含まれることも、AI アシスタントが調整する一連のアクションも含まれます。

入力は、構造化されたコマンドとは対照的に、日常会話言語で提供されます。AI アシスタントは自然言語入力を処理するので、ユーザーは特別なフォーマットや技術的な指示なしにコミュニケーションをとることができます。

複合AIとは、複数のAIモデル、アルゴリズム、または方法論を組み合わせて、単一のLLMだけでは実現できないほど高性能なシステムを構築する高度なAIシステムを指します。複合AIは、さまざまな元素から形成される化合物と同様に、さまざまなAI技術 (機械学習、自然言語処理、コンピュータービジョン、推論レベルの最適化など) を統合してロジックやコーディングなどの複雑なタスクを処理し、より強力な出力を提供します。このアプローチにより、システムは各コンポーネントの強みを活用しながら、LLM全体の個々の弱点を補うことができる可能性があります。

ユーザーがタスクを管理したり、情報を取得したり、会話を促進したりするのを支援するように設計されたAIシステム。AI アシスタントは一般的にワークフローに統合され、一貫性のあるリアルタイムのサポートを提供することで生産性と効率を高めます。

AI アシスタントからより正確で適切な応答が得られるように、ユーザーがプロンプトを調整または言い換えるプロセス。リファインメントは、AI がユーザー固有のニーズをよりよく理解し、出力が望ましい結果とより密接に一致するようにするのに役立ちます。

ユーザーが AI アシスタントと対話する媒体。一般的なインターフェースには、テキストベースのチャットウィンドウ、音声コマンドインターフェース、モバイルアプリケーション、コードベースの統合 (API と呼ばれる) などがあります。