「AI開発現場の英語」の英語フレーズ

nyangailabに収録されている「AI開発現場の英語」の英語フレーズは全14件です。代表的なフレーズを紹介します。

• We're seeing a lot of hallucinations whenever the model is asked about events after its knowledge cutoff.
  モデルは知識のカットオフ以降の出来事について聞かれると、かなりの頻度でハルシネーションを起こしています。
• Let's add retrieval-augmented generation so the assistant can pull answers from our latest documentation instead of guessing.
  アシスタントが当てずっぽうで答えるのではなく、最新のドキュメントから回答を引っ張ってこられるように、検索拡張生成(RAG)を導入しましょう。
• The context window fills up fast in long conversations, so we need a summarization step.
  長い会話だとコンテキストウィンドウがすぐ埋まってしまうので、要約するステップが必要です。
• Can you fine-tune the base model on our support tickets before the next demo?
  次のデモまでに、サポートチケットのデータでベースモデルをファインチューニングしておいてもらえますか。
• We caught someone trying a prompt injection through a PDF upload during red teaming.
  レッドチーミングの最中に、PDFのアップロードを使ったプロンプトインジェクションを試みる人がいるのを見つけました。
• If we quantize the model to 8-bit, we can run it on the edge device without a noticeable accuracy drop.
  モデルを8ビットに量子化すれば、精度をほとんど落とさずにエッジデバイス上で動かせます。
• Before we deploy any new guardrail, we run it through the full red teaming checklist.
  新しいガードレールを導入する前には、必ずレッドチーミングのチェックリストを一通り実行します。
• The mixture-of-experts architecture let us scale up the model without a proportional increase in inference cost.
  Mixture of expertsアーキテクチャのおかげで、推論コストを比例的に増やさずにモデルを大規模化できました。
• We noticed some sycophancy in the model's answers — it just agrees with whatever the user says.
  モデルの回答に迎合的な傾向が見られます。ユーザーの言うことにただ同調しているだけなんです。
• The model's embeddings put 'bank' the financial institution and 'bank' the riverbank surprisingly close together.
  このモデルのembeddingでは、金融機関の「bank」と川岸の「bank」が意外と近い位置に配置されています。
• We're building a multi-agent system where one agent plans the task and another executes it step by step.
  一方のエージェントがタスクを計画し、もう一方が段階的に実行する、マルチエージェントシステムを構築しています。
• We added a system prompt that explicitly forbids the assistant from giving legal advice.
  アシスタントが法律的な助言を行わないよう、明示的に禁止するシステムプロンプトを追加しました。
• Emergent abilities like this kind of multi-step reasoning only showed up once we scaled past a certain model size.
  こうした多段階の推論のような創発的能力は、モデルのサイズがある一定の規模を超えて初めて現れました。
• We're running low on real-world training examples, so we generated synthetic data to fill the gap.
  実世界の学習データが不足してきたので、それを補うために合成データを生成しました。

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