LLM / 言語モデル

いんたーりーぶしこう

インターリーブ思考とは、AIモデルが推論ステップとツール呼び出しを交互に実行しながら回答を組み立てる思考方式のこと。

えーあい

Artificial Intelligence の略。人間の知能をコンピュータで再現する技術全般を指す。

えーじーあい

Artificial General Intelligence。 あらゆる知的タスクで 人間レベル以上の能力を持つ AI。 まだ未到達。

えすえるえむ（しょうきぼげんごもでる）

SLMとはパラメータ数を数十億規模以下に抑えた軽量な言語モデルのこと。GPT-4のような大規模LLMより低コスト・低レイテンシで動作し、エッジデバイスやオンプレ環境への組み込みに適する。

えるえるえむ

Large Language Model の略。 膨大なテキストで学習した文章生成 AI。 ChatGPT / Claude / Gemini が代表例。

おーぷんうぇいともでる

オープンウェイトモデルとは、学習済みのモデル重み（パラメータファイル）が公開されており、誰でも自前サーバーにダウンロードして動かせる AI モデルのこと。

おむにもでる

オムニモデルとは、テキスト・音声・画像・動画など複数のモダリティを単一のモデルアーキテクチャで統合処理できるAIのこと。

かくさんげんごもでる

拡散言語モデルとは、画像生成で実績のある拡散プロセスをテキスト生成に応用した新世代LLMのこと。従来の左→右への逐次生成ではなく、ノイズだらけのトークン列を反復デノイズして出力を得る。

きかいろんてきかいしゃくかのうせい

機械論的解釈可能性とは、ニューラルネットワークの内部構造を回路単位まで分解し、モデルの推論過程を人間が検証可能な形で明らかにしようとする研究アプローチのこと。

きばんもでる

基盤モデルとは、膨大なデータで事前学習された汎用 AI モデルのこと。GPT・Claude・Gemini のように、さまざまなタスクに転用できる土台となるモデルを指す。

きみ・むーんしょっと

Kimi(Moonshot)とは、中国のMoonshot AI社が提供する大規模言語モデル(LLM)ベースのAIチャットサービスのこと。

くうぇん（つうぎせんもん）

Qwen（通義千問）とはアリババクラウドが開発・公開するオープンウェイト大規模言語モデルシリーズのこと。中国語性能が特に高く、商用利用可能なライセンスで提供される。

くりかえしぺなるてぃ

繰り返しペナルティとは、LLMが同じ単語やフレーズを繰り返し生成しないよう、既出トークンの出現確率を下げて出力を調整するデコード時のパラメータのこと。

くろーど

Anthropic 製の対話型 AI。 長文処理と正確性に強い、 Opus 4.7 は 1M トークン対応。

グロック

GrokとはイーロンマスクのxAI社が開発した大規模言語モデルで、X（旧Twitter）のリアルタイム投稿データへのネイティブアクセスが最大の特徴のこと。

こんてきすとうぃんどう

AI が一度に扱える文章の長さ。 トークン数で表現される (例: Claude Opus 4.7 は 1M トークン)。

こんてきすとえんじにありんぐ

コンテキストエンジニアリングとは、LLMに渡すプロンプトや外部知識、会話履歴などの入力情報全体を設計・最適化し、モデルの出力精度を高める手法のこと。

こんてきすとふはい

コンテキスト腐敗とは、LLMのコンテキストウィンドウに入力する情報量が増えるほど、モデルが関連情報を見落とし応答精度が低下する現象のこと。

じーえるえむ

GLMとは、中国Zhipu AI（智譜AI）が開発する大規模言語モデル(LLM)ファミリーのこと。GLM-4シリーズなどを展開し、一部はオープンウェイトで公開されている。

しーおーてぃーかんしかのうせい

CoT監視可能性とは、AIモデルが出力を導く思考過程（Chain of Thought）を人間や監視システムが読み解ける状態を保つ性質のこと。

じぇま

Gemmaとは、Googleが公開しているオープンウェイトの軽量LLMファミリーのこと。商用利用可能なライセンスで提供される。

じぇみに

Google が提供する マルチモーダル AI。 Workspace 統合と無料枠の手厚さが武器。

しこうよさん（しんきんぐばじぇっと）

思考予算とはLLMが最終回答を出力する前に使用できる内部推論トークン数の上限設定のこと。数値が大きいほど複雑な問題に強くなるが、APIコストも比例して増加する。

じょうたいくうかんもでる

状態空間モデル（SSM）とは、時系列・シーケンスデータを線形再帰で効率的に処理するための数学的フレームワークのこと。Mambaに代表される実装はTransformerの二次計算コストを回避し、超長文脈処理を低メモリで実現する。

すいろんとーくん

推論トークンとは、大規模言語モデルが最終回答を出す前に内部で組み立てる思考過程（チェーン・オブ・ソート）に消費されるトークンのことで、出力トークンとして課金対象になる。

すいろんもでる

回答前に内部で長考する LLM。 OpenAI o1/GPT-5 thinking、 Claude Opus 4.7、 Gemini Thinking など。

すぱーすおーとえんこーだ

スパースオートエンコーダ(SAE)とは、LLM内部の活性化ベクトルを疎な特徴量に分解し、人間が解釈可能な概念単位として取り出すニューラルネット手法のこと。

せいせいえーあい

文章・画像・音声・動画 を新規に作り出す AI 技術。 ChatGPT 以降の AI ブームの主役。

せかいもでる

世界モデルとは、AIが環境の物理法則・因果関係・社会ルールを内部的に表現し、未来の状態を予測・推論するための知識構造のこと。

せんざいすいろん

潜在推論とは、大規模言語モデルが推論過程を自然言語のトークン列ではなく、内部の隠れ状態（潜在空間）の中で進める手法のこと。

そうはつてきのうりょく

創発的能力とは、大規模言語モデルがパラメータ数やデータ量の閾値を超えた際に、小規模モデルでは見られなかった新たな能力が突然出現する現象のこと。

ちしきかっとおふ

知識カットオフとはLLMの学習データ収集が打ち切られた日付のこと。この日以降に起きた出来事はモデルが知ることができず、回答の信頼性の限界点となる。

ちゃっとじーぴーてぃー

OpenAI が提供する 対話型 AI。 月 $0/$20/$200 の 3 プラン。 2026 年現在の世界最大シェア。

ちょうぶんみゃくもでる

長文脈モデルとは、数万〜数百万トークンの入力を一括処理できる大規模言語モデルのこと。長い文書・コードベース・会話履歴をそのまま扱える。

ついじゅうせい

追従性（Sycophancy）とは、AIモデルがユーザーの意見や期待に迎合し、事実よりも同意を優先して回答してしまう傾向のこと。

でぃーぷしーく

DeepSeekとは、中国のAI企業が開発した高性能オープンソースLLMシリーズのこと。2025年初頭に低コスト推論で業界を震撼させ、「DeepSeekショック」として世界的に注目された。

てすとたいむけいさん

テストタイム計算とは、AIモデルが回答を生成する推論フェーズに追加の計算リソースを投じることで出力品質を高める手法のこと。

てんぱらちゃー（おんどぱらめーた）

Temperatureとは、LLMが次のトークンを選ぶ際の確率分布を制御するパラメータのこと。0に近いほど出力が安定・一貫し、値を上げるほど多様でクリエイティブな出力が得られる。

とーくないざー

トークナイザーとはテキストをLLMが処理できる最小単位（トークン）に分割するアルゴリズムのこと。日本語は英語の2〜3倍のトークンを消費しやすく、APIコストや文脈長に直接影響する。

とーくん

AI が扱う文字のかたまり。 日本語は 1 文字 ≒ 1 トークン、 英語は単語 ≒ 1 トークン。 料金計算の単位でもある。

とっぷぴー（かくさんぷりんぐ）

Top-p（核サンプリング）とは、AIが次の単語を選ぶ際に「累積確率がp以下の上位候補だけ」に絞って確率サンプリングする手法のこと。

にほんごエルエルエム

日本語LLMとは、日本語のテキストデータを中心に学習され、日本語特有の文法・敬語・文脈理解に最適化された大規模言語モデルのこと。

ばーと

BERTとは、Googleが2018年に発表した双方向Transformer型の言語モデルのこと。文脈を前後双方向から読み取り、検索や文章分類の精度を高めた。

ばいとぺあふごうか

BPE とは頻出する文字・部分文字列のペアを繰り返し統合してトークン単位を作る、 LLM のテキスト分割方式のこと。

はいぶりっどすいろんもでる

ハイブリッド推論モデルとは、タスクの難易度に応じて深い思考（拡張推論）と高速即答を同一モデル内で動的に切り替えられるLLMのこと。

ぱらめーたすう

パラメータ数とは、LLMなどのニューラルネットワークが学習によって獲得する重み(weight)の総数のことで、モデルの規模や性能の目安として使われる代表的な指標である。

ぱらめとりっくちしき

パラメトリック知識とは、LLMが事前学習でパラメータ(重み)に埋め込んだ知識のことで、外部検索を介さずモデル内部だけで保持・想起される情報を指す。

はるしねーしょん

AI がそれっぽい嘘をつく現象。 学習データに無い情報を推測で生成してしまう。

びーむさーち

ビームサーチとは、テキスト生成時に候補となる単語列を一定数(ビーム幅)だけ保持しながら探索し、全体として尤度が高い系列を選び出すデコーディング手法のこと。

ぶいえるえむ

VLMとは、テキストと画像・動画を同時に理解・処理できる視覚言語モデルのこと。画像説明の自動生成や視覚的質問応答（VQA）を可能にし、2026年現在はGPT-4oやGeminiなど主要LLMの標準機能として定着している。

ふかさこんごう

Mixture of Depths(深さ混合)とは、Transformerの各層でトークンごとに計算を通すかスキップするかを動的に判定し、計算資源を条件付きで配分する手法のこと。

ふろんてぃあもでる

フロンティアモデルとは、Anthropic・OpenAI・Google DeepMindが開発する、現時点で業界最高水準の性能を持つ大規模AI言語モデルのこと。

ぶんみゃくないがくしゅう

文脈内学習とは、モデルの重みを更新せず、プロンプト内に与えた例示や指示だけを手がかりにタスクを解く推論手法のこと。Few-ShotやZero-ShotがICLの代表例にあたる。

べーすもでる

ベースモデルとは、 指示追従や対話向けの追加調整をする前の、 大量テキストで事前学習しただけの LLM のこと。

ますくげんごもでる

マスク言語モデルとは、文中の一部の単語を意図的に隠し、前後の文脈から隠された単語を予測させる学習方式で訓練された言語モデルのこと。

まるちとーくんよそく

マルチトークン予測とは、次の1トークンだけでなく数トークン先まで一度に予測させることでLLMの学習効率と生成速度を高める手法のこと。

まるちもーだる

文章 + 画像 + 音声 + 動画 を 同時に扱える AI。 GPT-5 / Claude Opus 4.7 / Gemini はすべて対応。

みすとらる

Mistral(ミストラル)とは、フランスのMistral AIが開発する大規模言語モデル(LLM)群のことで、軽量かつ商用利用しやすいオープンウェイトモデルとして知られる。

もでるすぺっく

モデルスペックとは、AIモデルが従うべき目的・行動規範・優先順位を階層的に明文化した公開仕様書のことである。

もでるほうかい

モデル崩壊とは、AIが生成したコンテンツで再学習を繰り返すうちに、モデルの出力の多様性や精度が段階的に劣化していく現象のこと。

らま

LlamaとはMetaが開発・無償公開するオープンウェイトの大規模言語モデルシリーズのこと。自社サーバーやローカル環境で動作し、データを外部に送らずにLLMを活用できる唯一に近い選択肢。