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LLM, VLM, LVM, LMM, MLLM, 生成AI, 基盤モデルの違いについて

最近、生成AIに関する技術用語が増えてきています。それぞれの用語について整理しましたので、このブログで紹介します。



LLM (Large Language Model)

説明: 大規模言語モデルは、膨大な量のテキストデータを用いて訓練されたモデルで、自然言語処理(NLP)タスクを実行します。GPT(Generative Pre-trained Transformer)シリーズはその一例です。

用途: テキスト生成、文章の要約、質問応答、翻訳など。

VLM (Vision-Language Model)

説明: 視覚と言語の両方を扱えるモデルで、画像や動画に関連するテキスト情報を処理します。例えば、画像のキャプション生成や視覚質問応答(VQA)などを行います。

用途: 画像キャプション生成、画像検索、視覚質問応答など。

LVM (Latent Variable Model)

説明: 潜在変数モデルは、観測されるデータの背後にある潜在変数を仮定し、それを用いてデータをモデル化します。典型的な例として、混合ガウスモデル(GMM)や変分オートエンコーダ(VAE)があります。

用途: データクラスタリング、生成モデル、異常検知など。

LMM (Linear Mixed Model)

説明: 線形混合モデルは、固定効果とランダム効果を含む線形モデルで、階層構造や相関のあるデータに対して適用されます。

用途: 生物統計学、経済学、心理学におけるデータ解析。


MLLM (Multilingual Language Model)

説明: 多言語言語モデルは、複数の言語で訓練された言語モデルで、異なる言語間での翻訳や多言語での自然言語処理タスクを実行します。

用途: 多言語翻訳、多言語質問応答、多言語テキスト生成など。


生成AI (Generative AI)

説明: 生成AIは、新しいデータを生成するAI技術全般を指し、画像、テキスト、音声、動画などの生成を行います。GAN(生成敵対ネットワーク)やVAEなどが含まれます。

用途: 画像生成、テキスト生成、音声合成、データ拡張など。


基盤モデル (Foundation Model)

説明: 基盤モデルは、非常に大規模なデータセットで事前訓練され、幅広いタスクに適用可能な汎用的なAIモデルを指します。これらは様々な下流タスクに適応するための基盤となります。

用途: 多様なNLP、視覚認識、生成タスクなど。


これらの用語は重複して使用される場合もありますが、それぞれが特定の技術や応用範囲を指しているため、文脈によって理解することが重要です。

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