Professional LexiconAI・LLM実務辞典
AI・LLMの実務で参照する用語を、分野別に整理して掲載します。
P の用語
- Privilege Escalation
- 本来与えられていない高い権限を取得・利用できてしまう権限昇格。AI Agentでは、ツールの組み合わせや間接プロンプトインジェクションにより、利用者自身にない権限が行使される形でも起こり得る。
- Policy Enforcement Point
- 認可ポリシーの判定結果を実際のアクセス許可・拒否として強制するシステム上の実施点。
- Persistent Prompt Injection
- メール、文書、チケット、Memory等へ悪意ある指示を残し、後のAI処理でも継続して影響させる攻撃。
Persistent Prompt Injectionの定義を見る · AI Security・Threat Modeling・出力境界の全体像
- Prompt Extraction
- System Promptや内部指示等をモデルから引き出そうとする攻撃・試行。
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- Path Traversal
- ../等を利用して想定ディレクトリ外のファイルへアクセス・書き込みする攻撃。
- Penetration Test
- 実際の攻撃手法を模擬してシステムの脆弱性や防御の有効性を確認するセキュリティテスト。
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- pickle / safetensorsのモデル読込リスク
- Pythonのpickle形式は読込時に任意コード実行を起こし得る一方、safetensorsはTensorデータの安全な読込を重視した形式。入手元検証も必要。
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- Payload Splitting
- 禁止語や攻撃Payloadを複数のString、Variable、Turn等へ分割し、後段で再結合させることで単純なPattern-based Safety Checkを回避しようとする手法。
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- Prompt Version
- 利用したプロンプトの版を識別する情報。出力差分や障害原因の追跡に使う。
- p50
- 観測値の50パーセンタイル。レイテンシ等の中央値として典型的な応答時間を見る指標。
- p95
- 観測値の95パーセンタイル。遅い上位5%を除いた利用体験の境界を見る指標。
- p99
- 観測値の99パーセンタイル。極端に遅い処理やテールレイテンシを把握する指標。
- Postmortem
- 障害後に事実経過、原因、影響、対応、再発防止を整理する振り返り記録。個人の責任追及ではなく仕組みの改善を目的とし、AIの誤出力事例も対象に含める。
- Prefill（推論フェーズ）
- LLM推論で入力プロンプト全体を処理し、Attention計算とKV Cacheの初期状態を構築する生成前の計算フェーズ。
- PagedAttention
- KV Cacheを固定的な連続領域ではなくページ単位で管理し、メモリ断片化や無駄を減らしてLLM推論を効率化するAttention実装技術。
- Pipeline Parallelism
- モデルの層を複数デバイスへ段階的に分割し、異なるマイクロバッチをパイプライン状に処理する並列方式。
Pipeline Parallelismの定義を見る · 推論パラメータ・Long Context・Memoryの全体像
- Prefix Cache
- 複数リクエストで共通するプロンプト先頭部分の計算結果やKV Cacheを再利用し、Prefillの計算量を減らすキャッシュ方式。
- Position Interpolation
- 学習済みモデルの位置表現を縮尺変換・補間し、元の学習長より長いContextへ適応させる手法。
Position Interpolationの定義を見る · 推論パラメータ・Long Context・Memoryの全体像
- Pull Request
- 変更内容を本流へ統合する前にレビュー・テスト・承認を行うための提案単位。
- Patch Management
- ソフトウェア、モデル、依存ライブラリ等の脆弱性修正・更新を継続的に管理する運用。
- Privacy Impact Assessment
- 個人情報・プライバシーに関するリスクを事前に特定・評価し、対策を検討する手続。
Privacy Impact Assessmentの定義を見る · AIガバナンス・評価・Fairness・UXの全体像
- Proxy Variable
- 直接の敏感属性ではないが、他の情報を通じてその属性を強く推定できる代替変数。
- Progressive Disclosure
- 初心者には必要最小限の操作だけを見せ、必要に応じて高度な設定を段階的に提示するUI設計。
- Provenance
- 生成物・データ・モデル等がどこから来て、どの処理・編集を経たかという来歴情報。
- PUE（Power Usage Effectiveness）
- Data Center全体のEnergy使用量をIT EquipmentのEnergy使用量で割る、Infrastructure Energy Efficiencyの代表指標。1に近いほどIT以外のEnergy Overheadが小さい。
PUE（Power Usage Effectiveness）の定義を見る · FinOps・非同期実行・資源管理の全体像
- Peppol / JP PINT
- 電子請求書等を事業者間で交換する国際的なPeppol Networkと、日本向け請求書仕様JP PINT。