# topic-nlp

> NLP分野の重要概念・キーワード辞書。メモへのリンクとファクトチェック状態を管理

- Author: tsuji tomonori
- Repository: tsuji-tomonori/survey
- Version: 20251231231240
- Stars: 0
- Forks: 0
- Last Updated: 2026-02-06
- Source: https://github.com/tsuji-tomonori/survey
- Web: https://mule.run/skillshub/@@tsuji-tomonori/survey~topic-nlp:20251231231240

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name: topic-nlp
description: NLP分野の重要概念・キーワード辞書。メモへのリンクとファクトチェック状態を管理
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# NLPトピック・キーワード辞書

NLP分野の重要な概念・キーワードを蓄積し、対応するメモへのリンクを管理します。

## キーワード辞書

### 言語モデル

#### large-language-model
- 定義: 大規模なパラメータを持つ自己回帰型言語モデル（GPT系、LLaMA等）
- 関連メモ: [[large-language-models]]
- 初出論文: -
- ファクトチェック: 未確認

#### instruction-tuning
- 定義: 指示文と応答のペアでLLMをファインチューニングする手法
- 関連メモ: [[instruction-tuning]]
- 初出論文: -
- ファクトチェック: 未確認

#### in-context-learning
- 定義: ファインチューニングなしで、プロンプト内の例示から学習する能力
- 関連メモ: [[in-context-learning]]
- 初出論文: -
- ファクトチェック: 未確認

### プロンプト手法

#### chain-of-thought
- 定義: 推論過程を段階的に出力させることで性能向上を図る手法
- 関連メモ: [[chain-of-thought]]
- 初出論文: -
- ファクトチェック: 未確認

#### retrieval-augmented-generation
- 定義: 外部知識を検索して生成に活用する手法
- 関連メモ: [[rag]]
- 初出論文: -
- ファクトチェック: 未確認

### アラインメント

#### rlhf
- 定義: 人間のフィードバックを用いた強化学習によるアラインメント
- 関連メモ: [[rlhf]]
- 初出論文: -
- ファクトチェック: 未確認

#### dpo
- 定義: 報酬モデルなしで直接選好から最適化するアラインメント手法
- 関連メモ: [[dpo]]
- 初出論文: -
- ファクトチェック: 未確認

### 評価

#### perplexity
- 定義: 言語モデルの予測確率の逆数の幾何平均、低いほど良い
- 関連メモ: [[perplexity]]
- 初出論文: -
- ファクトチェック: 未確認

#### bleu
- 定義: 機械翻訳の自動評価指標、n-gramの一致率ベース
- 関連メモ: [[bleu]]
- 初出論文: -
- ファクトチェック: 未確認

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## 関連fix Skill
- [[fix-nlp/SKILL.md]]

## 新規キーワード追加時の手順

1. 上記テンプレートに従ってキーワードを追加
2. `/update-topic {keyword}` でトピックメモを作成
3. 論文メモの Links セクションにリンクを追加