レスポンス・タイム

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。

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。

ユーザーと AI アシスタント間の一連の対話。通常は複数の関連タスクが含まれます。AI アシスタントは、以前のやりとりのコンテキストを使用して一貫性を保ち、チャットの進行に合わせて適切に応答します。チャット中、ユーザーは、旅程の計画やレストランの調査など、複数のタスクをすべて同じテーマのコンテキスト内で完了するようにアシスタントに要求することがあります。

AI Assistantと対話するときにユーザーが達成しようとしている根本的な目標または望ましい結果。AI が適切な応答を生成したり、適切なタスクを実行したりするには、ユーザーの意図を理解することが不可欠です。

ユーザーと AI との会話の記録。継続性を保つために参照できます。

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。

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。

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。