皆さん、こんにちは!

最近、フォロワーの一人から、このウェブサイトで見かける用語を全部説明してもらえないかと聞かれたので、結局、それらが何を意味するのかを解説するガイドを丸ごと作ることになりました!

かなり長いので、あらかじめご了承ください。でも心配しないで!最後まで読めばご褒美があります!

JanitorAIの用語と定義!素敵なMikahがお届けします!

どうしてこんなに詳しいのかって?学校の授業で扱ったテーマの一つだったんです。

1. AIとLLMの基本用語

• LLM(大規模言語モデル): 大量のデータで訓練され、テキストを理解して生成するAIモデル。

• プロンプト: AIの応答に影響を与えるために与えるテキストや指示。

• システムプロンプト: AIがどのように振る舞い、応答し、ルールに従うべきかを定める指示。

• キャラクターカード: チャットボットの性格、外見、背景、行動についての情報をまとめたもの。

• ペルソナ: キャラクターやユーザーに割り当てられたアイデンティティ、性格、または役割。

• コンテキスト: 関連するメッセージや指示など、AIが次の応答を生成するために使用できる情報。

• トークン: LLMが処理するテキストの小さな単位。トークンは単語全体の場合も、単語の一部や句読点の場合もあります。

• 推論: 訓練済みのモデルを使って応答を生成するプロセス。

• 温度: AIの応答がどれほど予測しやすいか、または多様になるかに影響する設定。

• ハルシネーション: AIが説得力のあるように聞こえるものの、誤っている、または根拠のない情報を生成すること。

• ユーザーメッセージ: AIとチャットする人が送信したテキスト。

• アシスタントの応答: ユーザーへの返答としてAIが生成したテキスト。

2. 中級LLM用語

• コンテキストウィンドウ: モデルが現在のコンテキスト内で処理できるテキストの最大量。トークン数で測定されます。

• コンテキスト上限: 指示、会話履歴、生成される出力に割り当てられたトークン数の上限。

• チャットメモリ: AIが以前の会話から重要な詳細を保持できるよう、保存または要約された情報。

• ロアブック: 必要に応じてプロンプトに追加される、架空の事実、世界観の設定、キャラクターの詳細を集めたもの。

• キーワードによる起動: 特定の単語や条件が検出されたときにロアブックの項目を起動する仕組み。

• 会話例: キャラクターがどのように話し、振る舞うべきかを示すために使われる会話のサンプル。

• プロンプトエンジニアリング: AIの振る舞いや出力に影響を与えるため、プロンプトを作成し、整理するプロセス。

• サンプリング: テキスト生成中に、候補の中から次のトークンを選択するプロセス。

• Top-p: 累積確率に基づいて候補のグループを定め、トークンの選択範囲を制限するサンプリング用パラメーター。

• 繰り返しペナルティ: モデルが同じ単語やフレーズを繰り返すのを抑制する設定。

• 切り詰め: 入力テキストがトークン上限を超えた場合に、一部を削除すること。

• 要約: 大量の会話履歴を短い形にまとめること。

• 役割の一貫性: AIが会話を通して、割り当てられた性格、口調、行動をどの程度維持できるか。

• 指示の優先順位: 異なる情報源からの指示が矛盾する場合に、それらをどのように優先するか。

3. 高度なLLM・AI用語

• トランスフォーマー: 現代のLLMの大半が言語の処理と生成に使用するニューラルネットワークのアーキテクチャ。

• アテンション機構: モデルが入力内の異なる部分同士の関係を特定するのを助ける技術。

• 埋め込み表現: テキストやその他のデータを数値で表現したもので、その意味の特徴を捉えることができます。

• ベクトル: 情報を数学的に表現するための、順序のある数値の集まり。

• 意味的類似性: 異なる単語が使われていても、二つのテキストの意味がどれほど似ているかを示す度合い。

• RAG(検索拡張生成): 応答を生成する際に、外部ソースから関連情報を検索し、AIに提供する技術。

• ファインチューニング: 特定のタスク、スタイル、データセットにモデルを適応させるための追加訓練。

• 量子化: モデルのパラメーターを表現する数値の精度を下げること。多くの場合、メモリ要件を減らすために行われます。

• 重み: ニューラルネットワークの動作に影響する、学習によって得られた数値パラメーター。

• ロジット: 確率に変換される前に、次のトークン候補に割り当てられる数値スコア。

• ソフトマックス: スコアを確率分布に変換するためによく使われる数学関数。

• トークン化: テキストをモデルが処理できるトークンに変換するプロセス。

• KVキャッシュ: トークン生成を効率化するために、アテンション関連の計算結果を保存するキャッシュ。

• 推論レイテンシ: モデルが応答の生成を開始または完了するまでにかかる時間。

• インコンテキスト学習: 訓練済みの重みを更新せずに、現在のプロンプト内で与えられた例や指示に応じてモデルが応答を適応させること。

• キャラクターのブレ: AIが徐々に、設定された性格やキャラクターの定義に沿わない振る舞いをするようになること。

• 指示のブレ: モデルが徐々に元の指示から逸れていくこと。

• 作話: 信頼できる事実に基づいていない、もっともらしく聞こえる情報を生成すること。

• モデルのアラインメント: モデルの振る舞いを人間の意図や適用されるルールによりよく一致させるための手法。

4. コーディングとプログラミングの用語

• API(アプリケーション・プログラミング・インターフェース): 異なるソフトウェアシステム同士が通信できるようにする、定義済みのインターフェース。

• APIキー: サービスへのリクエストを認証するために使う認証情報。非公開にしておく必要があります。

• エンドポイント: APIがリクエストを受け取るURLまたはアドレス。

• リクエスト: あるプログラムやサービスから別のプログラムやサービスへ送信されるデータ。

• レスポンス: リクエストの処理後にプログラムやサービスから返されるデータ。

• HTTP: クライアントとサーバーの間でデータを転送するためのプロトコル。

• JSON: オブジェクト、配列、文字列、数値、ブール値、null値を使って構造化データを表現するテキスト形式。

• 変数: コード内で値を保存または参照するために使う、名前付きの参照。

• 関数: 特定のタスクを実行するために作られた、再利用可能なコードのまとまり。

• オブジェクト: 名前付きのプロパティとその値を含むデータ構造。

• 配列: 順序のある値の集まり。

• 文字列: テキストを含む値。

• ブール値: trueまたはfalseのいずれかを取る値。

• 整数: 小数部分のない数。

• Null: 値が存在しないことを表す値。

• パラメーター: 関数、API、またはモデルで使われる、名前付きの入力値や設定。

• デバッグ: コード内の問題を特定、調査、修正するプロセス。

• 例外: プログラムの通常の実行を中断させるエラー状態。

• パース: 入力データを解析し、その構造を理解して内容を抽出すること。

• シリアライズ: データを送信や保存に適した形式に変換すること。

5. 高度なコーディングとAPIの用語

• SDK(ソフトウェア開発キット): 特定のプラットフォームやサービス向けのソフトウェア開発を支援する、ツールやライブラリの一式。

• ミドルウェア: アプリケーションの異なる部分の間でリクエストやレスポンスを処理するコード。

• プロキシ: クライアントと別のサーバー(AIモデルの提供元など)の間でリクエストを転送する中継サーバーまたはサービス。

• 認証: ユーザーやアプリケーションの身元を確認するプロセス。

• 認可: 認証済みのユーザーやアプリケーションがどの操作やリソースにアクセスできるかを決定すること。

• レート制限: 特定の期間内に許可されるリクエスト数の制限。

• ストリーミング: 応答全体を待つのではなく、生成されたテキストを利用可能になり次第、段階的に送信すること。

• 非同期実行: 他の作業をする前に処理が終わるまでプログラムが待ち続ける必要のない実行方式。

• サンドボックス: リソースへのアクセスが制限された環境でコードを実行する仕組み。

• 状態管理: アプリケーションや会話の実行中に変化する情報を追跡すること。

• ステートレス実行: 前回の実行時の内部状態を自動的に保持せずに処理を実行すること。

• 正規表現(Regex): 特定のテキストを検索、照合、抽出するために使うパターン。

• コールバック: 別の関数に渡され、後から実行される関数。

• Promise: 非同期処理が最終的に成功するか失敗するかを表すJavaScriptオブジェクト。

• Async/Await: 非同期コードをより読みやすく記述するためのJavaScript構文。

• スコープ: 変数や関数にアクセスできるプログラム内の範囲。

• クロージャ: 作成されたときの周囲のスコープにある変数へのアクセスを保持する関数。

• ミューテーション: 既存のオブジェクトや配列の内容またはプロパティを変更すること。

• 不変性: 既存のデータを変更せず、代わりに変更を加えたコピーを作成することが多い手法。

6. JanitorAIのキャラクターとロールプレイ用語

• キャラクター設定: キャラクターの性格、外見、経歴、動機、行動を説明する情報。

• シナリオ: ロールプレイが始まる状況、舞台、または境遇。

• 最初のメッセージ: キャラクターの話し方を確立し、やり取りを始める導入メッセージ。

• 会話例: キャラクターが意図する会話スタイルを示す会話のサンプル。

• ユーザーペルソナ: ロールプレイ内でのユーザーのアイデンティティや役割を説明する情報。

• プレースホルダー: テンプレート内のマーカー。テンプレートの処理時に、特定の値に置き換えられます。

• {{char}}: 対応するキャラクターテンプレートで、キャラクター名を表すためによく使われるプレースホルダー。

• {{user}}: 対応するキャラクターテンプレートで、ユーザー名を表すためによく使われるプレースホルダー。

• IC(キャラクター内): ロールプレイの一部として書かれるセリフや行動。

• OOC(キャラクター外): 指示について話し合ったり、物語を明確にしたりするなど、架空のロールプレイの外で行うコミュニケーション。

• 物語上の主体性: 誰かがキャラクターの決断、セリフ、行動をどの程度コントロールできるか。

• ターン交代: ユーザーのメッセージとAIの応答を交互に行うプロセス。

• ロアの一貫性: AIが架空の世界や登場人物について定められた事実にどの程度従うか。

• 書式の指示: セリフ、地の文、特定の文体など、AIの応答をどのように構成すべきかを指定するルール。

7. JavaScriptとスクリプト用語

• JavaScript: インタラクティブなウェブサイト、アプリケーション、自動化スクリプトの作成によく使われるプログラミング言語。

• const: 再代入できない変数を宣言するJavaScriptのキーワード。

• let: 再代入できる変数を宣言するJavaScriptのキーワード。

• return: 関数から結果を返す文。

• console.log(): デバッグのために情報を出力する際によく使われるJavaScriptのメソッド。

• テンプレートリテラル: バッククォートで囲まれたJavaScriptの文字列。${variable}のような式を含めることができます。

• 条件分岐文: 条件がtrueかfalseかに応じて異なる処理を実行するコード。

• ループ: 処理を繰り返し実行するコード。

• キーワード検出: メッセージに特定の単語やフレーズが含まれているかを確認すること。

• データ抽出: より大きなテキストや構造化データから特定の情報を取得すること。

• イベントハンドラー: クリックやメッセージの受信などのイベントに応答する関数。

• API連携: APIを通じてアプリケーションを外部サービスに接続すること。

• エラー処理: 不必要な失敗を起こさずにエラーを検出、管理し、対応するためのコードを書くこと。

8. よくある技術的エラー用語

• 400 Bad Request: リクエストに無効なデータや形式の誤ったデータが含まれています。

• 401 Unauthorized: 多くの場合、認証情報が存在しないか無効なため、サービスがリクエストを認証できませんでした。

• 403 Forbidden: サービスが、要求されたリソースへのアクセスを拒否しています。

• 404 Not Found: 要求されたリソースまたはエンドポイントが見つかりませんでした。

• 429 Too Many Requests: アプリケーションがレート制限またはリクエスト許容量を超えました。

• 500 Internal Server Error: サーバーで予期しない問題が発生しました。

• 502 Bad Gateway: 中継サーバーが別のサーバーから無効な応答を受け取りました。

• 503 Service Unavailable: サービスは一時的にリクエストを処理できません。

• タイムアウト: 処理にかかった時間が、許可された待機時間を超えました。

• 接続エラー: クライアントが別のサービスとの接続を確立または維持できませんでした。

• 不正な形式のJSON: JSONデータに無効な構文が含まれており、正しく解析できません。

• トークン上限超過: リクエストがモデルに許可されたトークン数の上限を超えています。

9. 知っておきたいその他の高度な用語

• ニューラルネットワーク: 相互に接続された数値演算で構成され、データからパターンを学習できる計算モデル。

• 機械学習: データからパターンを学習するシステムに焦点を当てたAIの分野。

• ディープラーニング: 複数の層を持つニューラルネットワークを使う機械学習の一種。

• 訓練データ: モデルの訓練に使われる例。

• 損失関数: モデルの予測が訓練時の目標値からどれだけ離れているかを測る数学的指標。

• 勾配降下法: 訓練中にモデルのパラメーターを調整するために使われる最適化手法。

• 過学習: モデルが訓練例を細かく学習しすぎて、新しい例に対する性能が低くなること。

• 学習不足: モデルが訓練データ内のパターンを十分に学習できないこと。

• ベンチマーク: モデルの性能を評価するために使われるテスト、または一連のテスト。

• オープンソースモデル: ソースコード、重み、その他の構成要素が、定められた条件のもとで公開されているモデル。正確な意味は公開内容によって異なります。

• モデル提供元: AIモデルへのアクセスを提供する企業またはサービス。

• 定量評価: 数値による測定や定義済みの指標を用いてシステムを評価すること。

• セマンティック検索: 完全一致するキーワードだけでなく、意味に基づいて情報を検索すること。

• プロンプトインジェクション: ユーザー入力や取得したコンテンツに指示を含めることで、AIを操作しようとする試み。

• ガードレール: 特定のモデルの振る舞いや出力を制限するために設計されたルールや技術的制御。

これで終わりです!最後まで読んでくれておめでとう!これでJanitorAI用語の専門家ですね!

ご褒美に、私が使っているボットのプロフィールテンプレートをあげます!

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名前: [キャラクターのフルネーム]

年齢: [キャラクターの年齢]

性別: [性別と代名詞]

種族: [人間、吸血鬼、悪魔、アンドロイドなど]

職業: [仕事、役割、または肩書き]

外見: [髪、目、身長、体格、服装、目立つ特徴。]

性格: [主な性格特性、習慣、長所、短所、癖。]

背景: [簡単な経歴、生い立ち、重要な出来事、秘密、動機。]

好きなもの: [お気に入りのもの、活動、人、経験。]

嫌いなもの: [恐怖、気に障るもの、敵、避けているもの。]

話し方: [かしこまった、くだけた、皮肉っぽい、物静か、威圧的、詩的など。]

人間関係: [友人、家族、ライバル、恋愛対象、または{{user}}とのつながり。]

行動: [見知らぬ人、友人、敵、そして{{user}}の前で{{char}}がどのように振る舞うか。]

補足: [習慣、能力、秘密、ロア、癖、その他の関連情報。]

次に、この部分も必ずコピーしてね!!!:

ナレーションとユーザーの自律性

環境、展開する出来事、選択肢、そして{{char}}の思考、セリフ、行動を描写する責任はあなたにあります。{{user}}の思考、感情、決断、セリフ、反応、身体的な行動を決して決めつけてはいけません。{{user}}が状況にどう反応するかを推測してはいけません。{{user}}が次に何が起こるかを決められる余地を残し、自分のキャラクターに対する主導権を保てるようにしてください。

{{user}}はプロンプトを通じてシナリオを設定できます。シナリオが提示されていない場合は、{{char}}の性格と確立された舞台設定に合う、魅力的で文脈にふさわしい導入を作成してください。

許可されるキャラクターの行動

シナリオに適し、ロールプレイの内容に沿う場合、{{char}}は{{user}}との間で、対立、口論、戦闘、脅迫、負傷、その他の重大なやり取りを行うことがあります。また、すべての参加者が同意する成人であり、同意が継続している場合、相互に合意したキンクや関係性を含む、同意に基づいた恋愛や性的な状況に{{char}}が参加することもあります。

キャラクターは結果を経験したり、関係を築いたり、意見を異にしたり、物語に影響する決断を下したりすることがあります。{{user}}の参加を強制したり、本人に代わって同意があると決めつけたりしてはいけません。

禁止されるキャラクターの行動

シナリオ、キャラクターの性格、繰り返しの要求にかかわらず、以下の境界は常に尊重しなければなりません。

• 同意のない性的行為: {{char}}すべての参加者の自由な意思による同意なしに、性的行為をしてはいけません。

• 未成年者が関わる性的コンテンツ:18歳未満の人物が関わる性的行為や性的な描写は禁止されています。

• 近親相姦にあたる性的行為: {{char}}養子、義理の家族、その他の家族関係を含め、近親相姦にあたる性的または恋愛的なシナリオは拒否しなければなりません。

• 強制された同意:脅迫、圧力、操作、または強制を、性的行為への同意として扱ってはいけません。

要求がこれらの境界を越える場合は、簡潔にキャラクター外(OOC)で応答し、要求された内容の続きを描写しないことを明確に伝え、ロールプレイを適切な代替案へ誘導してください。要求が繰り返されても、境界を維持してください。

基本原則:{{user}}の自律性を守り、{{char}}のキャラクター設定を保ち、ユーザーの決断や同意を覆すことなく、物語を自然に進めてください。

強制された同意に関する部分は、デッドダヴ作品かどうかに応じて削除してもかまいませんが、私はたいてい残しています。