会話履歴

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。

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。

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。

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。

AI アシスタントがプロンプトを受信してから応答を生成するのにかかる時間。

AI アシスタントがいつでも保持できる会話内の情報量。コンテキストウィンドウのサイズは、AI の設計と機能によって異なります。多くの AI システムでは、コンテキストウィンドウはトークンで測定されます。トークンによって、AI が一度に参照できる会話の量が決まります。

ディープ・リサーチとは、Web、ドキュメント、その他のソースから大量のデータを収集、分析、統合して包括的なレポートを作成するための AI 主導型のアプローチです。ディープリサーチは、AI リサーチアシスタントまたはアナリストを雇うのと似ています。AI のリサーチアシスタントやアナリストは、AI 推論に基づいて構築された LLM を利用して、お客様に代わりにリサーチプランを策定して実行します。