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＜ 解説：最新AI用語解説 ＞
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以下のの用語はすべて、現代の人工知能（AI）技術に関連しています。それぞれの関係と全体像を簡単に説明します。
用語
ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークは、人間の脳の神経細胞（ニューロン）の働きを模倣した計算モデルです。入力データを受け取り、層を通じて処理し、出力を生成します。各層には複数のニューロンがあり、これらが互いに接続されています。
バックプロパゲーション
バックプロパゲーション（逆伝播）は、ニューラルネットワークの学習アルゴリズムの一つです。ネットワークの出力と実際の結果との差（誤差）を計算し、その誤差を逆方向に伝播させて各ニューロンの重みを調整します。これにより、ネットワークがより正確な予測を行えるようになります。
深層学習
深層学習（ディープラーニング）は、ニューラルネットワークの一種で、特に多層（ディープ）な構造を持つものを指します。多層のネットワークを使用することで、より複雑なパターンや特徴を学習することができます。深層学習は、画像認識、音声認識、自然言語処理など、多くの分野で優れた成果を上げています。
大規模言語モデル
大規模言語モデル（LLM）は、膨大な量のテキストデータを学習して、自然言語を理解し生成するモデルです。これらのモデルは、文脈を理解し、適切な応答を生成する能力を持っています。GPT（Generative Pre-trained Transformer）はその一例です。
GPT
GPTは、OpenAIが開発した大規模言語モデルの一つです。Transformerというアーキテクチャを使用しており、事前に大量のテキストデータで学習（プレトレーニング）され、その後特定のタスクに合わせて微調整（ファインチューニング）されます。GPTは、文章生成、翻訳、質問応答など、さまざまな自然言語処理タスクで高い性能を発揮します。
全体像
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