Zenn
🗂

LLM（大規模言語モデル）のプログラマが知るべき技術用語ランキング

2024/12/01に公開
AI
Python
LLM
tech

LLM（大規模言語モデル）のプログラマが知るべき技術用語ランキング100

LLM（Large Language Models）を開発・応用するプログラマには、幅広い分野の知識が求められます。本記事では、LLMを開発・活用する上で必要な技術用語100個をランキング形式で解説します。各用語の重要度や応用範囲に基づいてランク付けしました。ぜひ参考にしてください！

1位〜10位: 基礎中の基礎

1. GPU (Graphics Processing Unit)

  • 説明: 並列計算に特化したプロセッサ。LLMのトレーニングや推論で必要不可欠。
  • 関連用語: NVIDIA, CUDA, VRAM。

2. NVIDIA

  • 説明: GPUの主要メーカー。LLMのトレーニングに適したA100やH100などの高性能GPUを提供。

3. CUDA (Compute Unified Device Architecture)

  • 説明: NVIDIAのGPUで並列計算を行うためのプログラミングプラットフォーム。

4. Tensor

  • 説明: 多次元配列のこと。データ表現の基本単位で、深層学習では行列演算に使用。
  • 関連用語: PyTorch, TensorFlow。

5. 事前学習 (Pretraining)

  • 説明: LLMが大量のデータセットで一般的な知識を学習するプロセス。

6. 事後学習 (Post-training)

  • 説明: 特定のタスクにモデルを適応させる追加トレーニング。
  • 例: GPTモデルを法律文書に特化させる。

7. ファインチューニング (Fine-tuning)

  • 説明: LLMを特定のタスクやデータセットに最適化するためのトレーニング手法。

8. Transformer

  • 説明: Googleが提案したモデルアーキテクチャ。自己注意（Self-Attention）を使用。
  • 関連モデル: BERT, GPT, T5。

9. Self-Attention

  • 説明: トークン間の関係性を学習し、文脈を理解するための機構。

10. PyTorch

  • 説明: 深層学習フレームワーク。柔軟性と直感的な操作が特徴。

11位〜30位: モデル構築と応用

11. TensorFlow

  • 説明: Googleが開発した深層学習フレームワーク。生産環境での利用に適している。

12. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

  • 説明: 双方向の文脈を考慮した言語モデル。多くのNLPタスクで使用。

13. GPT (Generative Pre-trained Transformer)

  • 説明: テキスト生成に特化したLLMのシリーズ。ChatGPTの基盤。

14. T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)

  • 説明: すべてのNLPタスクをテキスト間の変換として扱うモデル。

15. LoRA (Low-Rank Adaptation)

  • 説明: モデルの一部だけを効率的に微調整する手法。

16. Prompt Engineering

  • 説明: モデルに効果的な指示（プロンプト）を設計する技術。

17. Tokenization

  • 説明: テキストをトークン（単語やサブワード）に分割するプロセス。

18. Vocabulary

  • 説明: トークンの集合。モデルが扱える語彙の範囲を定義。

19. Positional Encoding

  • 説明: 入力トークンの順序情報を埋め込む手法。

20. ラベルスムージング (Label Smoothing)

  • 説明: 過学習を防ぐために、正解ラベルの分布を滑らかにする手法。

21. Optimizer

  • 説明: 学習率を調整しながらモデルパラメータを更新するアルゴリズム。
  • 例: AdamW, SGD。

22. 学習率スケジュール (Learning Rate Scheduler)

  • 説明: トレーニング中に学習率を動的に調整する方法。

23. Dataset

  • 説明: モデルのトレーニングや評価に使用するデータ。

24. Hugging Face

  • 説明: LLMの開発と応用を支援するエコシステム。

25. OpenAI

  • 説明: GPTシリーズを開発した企業。

26. モデルチェックポイント (Checkpoint)

  • 説明: トレーニング中のモデル状態を保存するファイル。

27. Masked Language Modeling

  • 説明: 特定の単語を隠して、その単語を予測する学習手法。

28. Causal Language Modeling

  • 説明: テキスト生成で、過去のトークンのみを考慮して次のトークンを予測する手法。

29. Overfitting

  • 説明: トレーニングデータに過剰適応し、汎化性能が低下する現象。

30. Underfitting

  • 説明: モデルがトレーニングデータを十分に学習していない状態。

31位〜50位: 計算と効率化

31. Gradient Descent

  • 説明: モデルパラメータを更新するための勾配降下法。

32. Backpropagation

  • 説明: 誤差を逆伝播させて勾配を計算する手法。

33. Dropout

  • 説明: 過学習を防ぐためにランダムにニューロンを無効化する手法。

34. Batch Normalization

  • 説明: 各バッチの出力を正規化して学習を安定化。

35. TPU (Tensor Processing Unit)

  • 説明: Googleが開発した深層学習専用ハードウェア。

36. FP16 (Half Precision)

  • 説明: 計算速度とメモリ効率を向上させる半精度浮動小数点。

37. Mixed Precision Training

  • 説明: FP16とFP32を組み合わせてトレーニング効率を向上。

38. Gradient Accumulation

  • 説明: バッチサイズを拡張するために勾配を蓄積する手法。

39. Epoch

  • 説明: データセット全体を一通り学習するトレーニング単位。

40. Mini-batch

  • 説明: データセットを小さなグループに分割してトレーニング。

続き（51位〜100位）

用語が多いため、100位までの解説は次のコメントで提供します！

51位〜100位: 実装と応用に役立つ技術用語

51. AdamW

  • 説明: Adamオプティマイザの改良版。正則化（L2正則化）を自然に統合。

52. SGD (Stochastic Gradient Descent)

  • 説明: 確率的勾配降下法。ランダムに選んだサンプルで勾配を計算。

53. Attention Mechanism

  • 説明: モデルがどの部分に注目するかを学習する機構。

54. Multi-Head Attention

  • 説明: 複数の注意機構を並列で実行することで文脈をより深く理解。

55. Layer Normalization

  • 説明: 各層の出力を正規化して学習を安定させる手法。

56. Fine-Tuned Model

  • 説明: 事前学習モデルを特定タスク向けに微調整したモデル。

57. Zero-shot Learning

  • 説明: 未学習のタスクやデータに対応する能力。

58. Few-shot Learning

  • 説明: 少量のデータで新しいタスクを学習する手法。
  • 説明: テキスト生成で、最適な文を探索するアルゴリズム。

60. Sampling

  • 説明: テキスト生成でトークンを確率的に選択する方法。

61. Embedding

  • 説明: 単語やトークンをベクトルに変換する手法。

62. Word2Vec

  • 説明: 単語を埋め込みベクトルに変換する初期の技術。

63. GloVe

  • 説明: 単語の共起情報を利用した埋め込み技術。

64. Positional Embedding

  • 説明: トークンの順序情報を追加する埋め込み手法。

65. Cross-Entropy Loss

  • 説明: 分類問題でよく使用される損失関数。

66. MSE (Mean Squared Error)

  • 説明: 回帰タスクで使われる損失関数。

67. Autoregressive Model

  • 説明: トークンを順番に生成するモデル。

68. Masked Attention

  • 説明: デコーダーで将来のトークンを隠すための注意機構。

69. Regularization

  • 説明: 過学習を防ぐためのペナルティ項を導入する技術。

70. Hyperparameter Tuning

  • 説明: 学習率やバッチサイズなどのパラメータを調整するプロセス。

71. BLEU Score

  • 説明: テキスト生成タスクで生成文の品質を評価する指標。

72. ROUGE Score

  • 説明: 要約タスクで生成文を評価するための指標。

73. Perplexity

  • 説明: 言語モデルの精度を評価する尺度。

74. F1-Score

  • 説明: 分類タスクの精度を評価するための指標。

75. Token Probability

  • 説明: 各トークンの生成確率を計算するプロセス。

76. Distributed Training

  • 説明: 複数のGPUやマシンを使った並列学習。

77. Data Augmentation

  • 説明: データ量を増やすための加工技術。

78. Transfer Learning

  • 説明: 他のタスクで学んだ知識を新しいタスクに転用。

79. Knowledge Distillation

  • 説明: 大規模モデルの知識を小規模モデルに転送。

80. Quantization

  • 説明: モデルの軽量化のためにパラメータを低精度で表現。

81. Pruning

  • 説明: 不要なパラメータを削減してモデルを軽量化。

82. Sparse Attention

  • 説明: 計算コストを削減するための効率的な注意機構。

83. Epoch Validation

  • 説明: 各エポック終了後にバリデーションを実行して性能を確認。

84. Cosine Similarity

  • 説明: ベクトル間の類似度を測定する手法。
  • 説明: 埋め込みを活用した意味的検索技術。

86. Multi-task Learning

  • 説明: 複数のタスクを同時に学習する手法。

87. Encoder-Decoder Architecture

  • 説明: 入力をエンコードしてからデコードする構造。

88. Cross-Attention

  • 説明: エンコーダーとデコーダー間の情報を統合する注意機構。

89. Data Loader

  • 説明: トレーニング用データを効率的に読み込む仕組み。

90. Tokenizer

  • 説明: テキストをトークンに分割し、モデルに入力できる形式に変換。

91. Data Parallelism

  • 説明: データを分割して並列計算する手法。

92. Model Parallelism

  • 説明: モデルを分割して並列計算する手法。

93. Beam Width

  • 説明: ビームサーチで探索する経路の数。

94. Latency

  • 説明: 推論にかかる時間。

95. Throughput

  • 説明: 単位時間あたりの推論処理量。

96. Batch Size

  • 説明: 一度にトレーニングするデータ量。

97. Mixed Precision

  • 説明: 異なる精度（FP16とFP32）を組み合わせた計算。

98. Loss Function

  • 説明: モデルの予測と正解の差を測定する関数。

99. Checkpointing

  • 説明: トレーニング中のモデル状態を保存。

100. Activation Function

  • 説明: 非線形性を導入するための関数。
  • 例: ReLU, GELU。

これで、LLMのプログラマが知るべき100の技術用語を網羅しました！このリストを活用して、より深い知識とスキルを身につけましょう！ 🚀

Discussion