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Transformer は、アテンションメカニズムのみに基づいて構築された、最初のトランスダクションモデルである。

アテンションメカニズムは、モデルが予測を行う際に入力の最も関連性の高い部分に焦点を当てることを可能にする、現代のニューラルネットワークの重要な要素である。

フューショット学習は、モデルがほんの数例から新しい概念を学習できるようにする機械学習の手法である。

事前学習とファインチューニングは、深層学習で使用される転移学習の手法であり、モデルは最初に大規模なデータセットでトレーニングされ、次に小規模なタスク固有のデータセットでファインチューニングされる。

大規模言語モデル（LLM）は、深層学習技術を用いて人間のようなテキストを理解し、生成する高度な人工知能モデルです。