Attention Mechanism（注意機構）
AIが入力データの重要な部分に着目して処理を最適化する手法。Transformerや大規模言語モデルの革新を支える核心技術
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自己回帰モデル（Autoregressive Model）
AIが一連のデータを生成する際に、直前までの出力を条件として次の要素を予測する手法。自然言語処理や時系列予測の基盤となる技術
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エンベディング（Embedding）
単語や文章を数値ベクトルに変換し、意味的な類似性を捉える人工知能の基盤技術
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NLP (自然言語処理)
コンピュータが人間の言語を理解し処理する技術
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トランスフォーマー（Transformer）とは？次世代AIを支える深層学習モデルの全貌
トランスフォーマーの仕組み、アーキテクチャ、応用分野、進化、課題、最新動向を網羅的に解説。自然言語処理や生成AIの革新を支える技術を理解する。
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自然言語処理（NLP）
コンピュータが人間の言語を理解・生成・翻訳する技術分野。機械翻訳から対話システムまで、言語AIの中核を成す技術体系
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トークン（Token）
自然言語処理において、テキストを構成する最小の意味単位。単語、サブワード、文字などの形で表現され、AIモデルが言語を理解・処理するための基本要素として機能する重要な概念
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トークナイザー（Tokenizer）
テキストを機械学習で扱えるトークン単位に分割する前処理技術。自然言語処理の最初のステップとして、文章を単語・サブワード・文字に分解し、AIモデルが理解できる形式に変換する重要な技術
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