Vllm
Definition
vLLM（Virtual Large Language Model）は、LLMサービングを加速するために設計されたオープンソースライブラリです。オペレーティングシステムの仮想メモ …
Inference
テキスト生成推論
Definition
テキスト生成推論（TGI）は、低レイテンシと高いスループットで大規模言語モデル（LLM）を提供するために設計された専用ソフトウェアフレームワークです。テキスト生成のための推論プロ …
テキスト埋め込み推論
Definition
テキスト埋め込み推論とは、自然言語を高次元ベクトルに変換するモデルのデプロイメントと最適化を指します。これらの埋め込みは意味的な意味を捉えるため、システムが… …
自己整合性（セルフコンシステンシー）
Definition
主に大規模言語モデル（LLM）で使用されるこの手法は、プロンプトに対してサンプリングによって複数の多様な応答を生成し、それらの集約によって精度を向上させます。貪欲デコーディン …
PagedAttention
Definition
PagedAttentionは、vLLMプロジェクトによって導入された技術で、大規模言語モデル（LLM）の推論効率を向上させることを目的としています。従来のKVキャッシュ管理にお …
推論的学習理論
Definition
この理論は、学習が本質的に確率的推論の過程であると主張します。データを暗記するのではなく、学習者は可能なモデルや仮説の集合に対して確率分布を維持します。
Summary
学習をベ …
期待伝播法
Definition
期待伝播法（EP）は、真の事後分布へのガウス近似を反復的に精緻化することで、計算困難な積分を近似します。これは、Kullback-Leiblerダイバージェンスを最小化することに …
イーグル学習（積極的学習）
Definition
イーグル学習では、システムは新しいインスタンスに出会う前に、トレーニングデータに基づいて一般的な目標関数やモデルを構築します。これは、一般化を遅らせるレージー学習とは対照的です。 …
ベイズプログラミング
Definition
ベイズプログラミングは、ベイズの定理を一般化し、複雑で多層の確率的依存関係を処理するための数学的枠組みです。これにより、開発者は階層的なモデルを定義でき、変数間の条件付き独立性や …
ベイズ学習メカニズム
Definition
ベイズ学習メカニズムは、ベイズの定理を使用してモデルパラメータに関する信念を更新し、事前知識と観測されたデータを組み合わせて事後分布を形成します。頻度論的アプローチとは異なり、不 …
モンテカルロ
Definition
モンテカルロ技法は、数学的な量を推定するために反復的な乱数サンプリングに依存する計算アルゴリズムのクラスです。これらは特に高次元積分、確率的推論、および不確実性下での意思決定にお …
因果
Definition
人工知能において、因果モデリングは、ある変数に対する介入が他の変数にどのような影響を与えるかを理解することを目指します。観察されたパターンに依存する予測モデルとは異なり、因果AI …