モデルコア要素 —— 著者：王教成#
言語理解要素 (38 項)#
- 分詞ロケーター：テキストを形態素列に変換（中国語のスペースなし / 英語の語根を処理）
- サブワード分割器：未登録語を処理（例："ChatGPT"→["Chat","G","PT"]）
- 依存関係解析器：主語 - 述語 - 目的語の文法木を構築
- フレーズ構造解析器：名詞句 / 動詞句の境界を識別
- 構文役割ラベラー：主語、述語、目的語、定義、状況、補足をマーク
- エンティティ認識器：人名、地名、組織名を識別
- 指示解消器："それ"/"彼ら" が指す対象を解決
- 意味役割ラベラー：施事、受事、時間、場所をマーク
- 概念リンク器：単語を知識グラフノードにリンク
- 対話状態トラッカー：マルチターン対話の焦点を維持
- 共指鎖構築器：文を超えて同一エンティティを関連付け
- 暗黙の推論器：論理的な空白を補完（例："雨が降った"→"傘を持っていく必要がある"）
- 行動分類器：要求、陳述、質問、命令を識別
- 感情極性検出器：ポジティブ / ネガティブな感情を定量化
- 文脈認識融合器：複数のソースからの文脈情報を統合
- 曖昧さ解消器：一語多義の問題を解決（例："リンゴ"→果物 / 会社）
- 時間アンカー：相対時間を絶対時間に変換（例："来週"→具体的な日付）
- 隠喩解析器：比喩表現の真の意味を理解
- 皮肉検出器：発言中の皮肉の意図を識別
- 曖昧限定詞解析器："おそらく"/"可能性がある" などの不確実な表現を処理
- トピック境界検出器：対話のテーマの切り替え点を特定
- 意図優先度評価器：複数の要求の重要性を順位付け
- 多言語アライナー：混合言語入力を処理
- 口語特性処理器：口頭表現の不完全な表現に適応
- 文書構造解析器：タイトル、段落、リストなどのレイアウト情報を識別
- フォーマットエラー修正器：スペル / 文法エラーを自動修正
- 分野用語認識器：専門分野の特別な語彙を特定
- 方言適応器：異なる地域の言語変種を理解
- 文化参照解析器：特定の文化的背景の表現を処理
- 感情強度定量化器：喜怒哀楽の程度を評価
- 音声からテキストへの後処理器：ASR 出力のテキスト品質を最適化
- 非言語記号解釈器：絵文字や句読点の暗黙の意味を理解
- 暗黙の前提検出器：明示されていない仮定条件を明らかに
- 否定範囲分析器："不" の作用範囲を特定
- 疑問タイプ分類器：はい / いいえの質問と特殊な疑問を区別
- 命令の強度評価器：指示の強制度を定量化
- 文体スタイル認識器：正式、カジュアル、詩的などのスタイルを分析
- クロスモーダルアライナー：テキストと画像 / 音声の対応関係を調整
知識操作要素 (29 項)#
- 知識検索器：1750 億パラメータから事実を抽出
- 関係推論機：暗黙の関係を導出（A は B の先生→B は A の生徒）
- 属性充填器：オブジェクトの属性を補完（既知の首都→人口を調べる）
- 時間推論機：時間関係を処理（例："昨年の 3 月"→2023-03）
- 空間推論機：位置関係を処理（例："A は B の北にある"→座標計算）
- 数値推定器：曖昧な数値を処理（例："多くの"→確率分布）
- 概念分類器：分類ツリーを構築（例：リンゴ→果物→植物）
- 反事実シミュレーター：仮定のシナリオを処理（例："電気が発明されなかったら"）
- 知識衝突解析器：矛盾する情報を解決（異なるソースからの矛盾データ）
- 本体マッパー：異なる知識体系の概念を接続
- 常識推論器：日常経験に基づく論理的推論
- イベントチェーン構築器：因果関係 / 時系列関係のネットワークを構築
- 類推エンジン：類似のシナリオ間で知識を移転
- 知識完全性チェック器：情報の欠落を発見
- クロスドメイン転送器：A 分野の知識を用いて B 分野の問題を解決
- 確率事実更新器：新しい証拠に基づいて信念度を調整
- 複雑システムモデラー：多要因の相互作用を分析
- 制約伝播器：ルールネットワーク内で制約を導出
- パターン拡張器：具体的なケースから一般的なルールを導出
- 知識融合器：複数のソースからの情報を統合
- 概念精練器：曖昧な記述から正確な定義へ
- 認知バイアス検出器：不合理な前提を識別
- 知識信頼性評価器：異なるソースに重みを付与
- トレンド外挿器：過去のデータに基づいて未来を予測
- シナリオシミュレーター：完全なイベントシナリオを構築
- 抽象レベル選択器：知識の粒度を動的に調整
- 知識蒸留器：複雑な情報からコアを抽出
- マルチモーダル知識統合器：テキスト、画像、データの表現を調整
- 知識バージョントラッカー：情報の時効性を記録
言語生成要素 (32 項)#
- 情報選択器：関連する知識点をフィルタリング
- 構造プランナー：全体 - 部分 / 問題 - 解決などの構造を決定
- 指示表現最適化器：名詞の繰り返しを避ける（代名詞 / 同義語を使用）
- 接続詞選択器：正確に "なぜなら"/"しかし"/"そして" を使用
- 時制の一貫性エンジン：全文の時制を統一
- 数量表現最適化器：単数・複数 / 量詞を処理（例："三つのリンゴ"）
- 正式度調整器：口語 / 文語の程度を制御
- 分野用語適応器：医療 / 法律 / 技術用語を切り替え
- 文化的敏感フィルター：文化的タブー表現を避ける
- 論理検証器：因果関係の妥当性をチェック
- 事実の一貫性チェック：生成物が知識ベースと一致していることを確認
- 感情浸透器：適切な感情的色彩を注入
- 対象者適応器：ユーザーの背景に応じて表現を調整
- 修辞最適化器：表現の感情的影響力を強化
- 冗長性排除器：不必要な繰り返しを削除
- 曖昧さ予防器：誤解を招く表現を避ける
- 情報密度コントローラー：詳細と簡潔さのバランスを取る
- 対話戦略選択器：提供、質問、誘導などの戦略を決定
- 多言語生成器：複数の言語出力を同時に処理
- マルチメディアコーディネーター：テキスト生成に合わせて画像の説明を生成
- エラー回復生成器：未知のクエリに対する優雅な応答を処理
- 説明深度選択器：説明の詳細度を動的に調整
- 反事実表現器：仮定のシナリオを正しく記述
- 立場表現器：支持または反対の態度を適切に表現
- 曖昧性コントローラー：不確実性の表現方法を処理
- メタコミュニケーション生成器：自らの思考過程を説明
- 倫理的トレードオフ表現器：異なる選択の利点と欠点を示す
- フォーマット規範器：段落、リスト、タイトルなどのレイアウトに適応
- 文脈接続器：現在の対話と前回の対話を接続
- 即時修正器：生成中のコンテンツを動的に最適化
- セーフティバウンダリーコントロール：危険な提案の表現を避ける
- 生成多様性選択器：創造的な表現の程度を調整
推論と意思決定要素 (18 項)#
- ルールエンジン：if-then-else のハードルールを実行
- 類推推論機：A :: C:? パターンマッチング
- 確率推論器：複数選択肢の可能性分布を計算
- 最適化選択器：複数の目標の重み付け決定（速度 vs 精度）
- 溯因推論機：現象から原因を逆推
- 因果グラフ構築器：変数の因果関係ネットワークを構築
- 制約ソルバー：制約条件付きの問題を解決（例：シフトスケジューリング）
- 倫理的トレードオフフレームワーク：意思決定の倫理的影響を評価
- コストベネフィット分析器：意思決定の価値コスト比を定量化
- リスク予測器：意思決定の潜在的な悪影響を評価
- 代替案生成器：Plan B オプションを作成
- 反証エンジン：仮説に反する証拠を探す
- システム思考モデル：二次 / 三次の影響を考慮
- バイアス検出器：意思決定における主観的傾向を識別
- 時間感度評価器：応答速度と品質のバランスを取る
- リソース最適化器：計算リソースを合理的に配分
- 知識の断層識別器：回避すべき情報の欠落を識別
- 実行可能性評価器：プランの操作可能性をチェック
メタ管理要素 (システムレベル 18 項)#
- 注意集中器：重要な領域の重みを強化
- 注意抑制器：ノイズ領域の重みを低下
- 有害コンテンツ検出器：暴力、偏見、違法コンテンツを識別
- 幻覚抑制器：事実を捏造する確率を低下
- 計算予算配分器：GPU メモリを動的に配分
- 早期終了予測器：低信頼度のブランチを早期に終了
- 意思決定帰属分析器：出力に影響を与える重要な入力語をマーク
- 信頼度キャリブレーター：出力の信頼性スコアを定量化
- 矛盾モニター：入力と出力の論理的矛盾を検出
- 知識の時効性検証器：情報の新旧をチェック
- 思考連鎖最適化器：推論の深さと効率のバランスを取る
- 公平性監査器：異なるグループの処理の違いをチェック
- 透明性コントローラー：説明の詳細の露出度を管理
- リソースリサイクラー：非アクティブメモリを適時解放
- 能力境界マーカー：知識の境界を超えた状況を識別
- ロバストネス強化器：ノイズを含む入力を処理
- バージョンコーディネーター：更新後の動作の互換性を確保
- パフォーマンス - 品質トレードオフコントローラー：応答速度と精度の動的バランスを取る