大規模言語モデルの生成AIと機械学習AIの違いを徹底解説
- 2024.11.26
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大規模言語モデルの生成AIの仕組みと特徴 大規模言語モデルの生成AI（Artificial Intelligence）は、数十億から数兆のパラメータを持つ機械学習モデルに基づいており、言語、行動、文章生成などの複雑なタスクを実行できます。これらのAIは、大量のテキストデータから学習し、与えられた入力に基づいて人間のようなテキストを生成する能力を持っています。特徴としては高度な自然言語処理能力、コン […]
大規模言語モデルのアノテーションとは？プロセスと重要性を徹底解説
- 2024.11.26
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大規模言語モデルの基本とは？ 大規模言語モデルは人工知能分野における一大革命と言える技術の一つです。これらのモデルは、数百万、あるいは数十億の単語データから学習し、自然言語処理(NLP)タスクにおいて高いパフォーマンスを示します。大規模言語モデルの基本的な目的は、テキスト生成や質問応答、文章の要約など、多岐にわたる言語タスクを効果的に解決することにあります。 この技術の歴史は短いながらも既に重要な […]
大規模言語モデルの進展と将来性：AIが創り出す新たな世界
- 2024.11.26
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大規模言語モデルとは何か：概念から理解する 大規模言語モデルは人工知能が人間の言葉を理解し、生成するために開発された技術です。これらのモデルは数百億のパラメータを備え、インターネット上の膨大なテキストデータから学習することにより、驚くほど自然な言語を生成することが可能になります。このようなモデルは、チャットボット、文章の自動生成、翻訳、感情分析など、多岐にわたるアプリケーションで使用されています。 […]
ICL（In-Context Learning）入門：コンテキストを活用した学習とは？
- 2024.11.25
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ICL（In-Context Learning）とは ICL（In-Context Learning）とは、「文脈内学習」とも呼ばれ、機械学習や人工知能の分野で利用される学習手法の一つです。この手法は、特に大規模言語モデルにおいて重要とされています。ICLでは、学習モデルが与えられた文脈や情報をもとにして新しい知識を理解し、適応する能力を高めることが目的とされます。これは、人間が新しい環境や情報に […]
GraphRAGとは？最新のグラフニューラルネットワーク技術をわかりやすく解説
- 2024.11.25
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この記事では、GraphRAGという革新的な技術について解説します。GraphRAGは、情報検索や会話システムの改善において重要な役割を果たす技術です。ここでは、GraphRAGの基本概念、知識グラフにおけるその重要性、会話システムや情報検索への応用例、そして将来的な応用可能性について、具体的な実践例とともに掘り下げていきます。 GraphRAGとは：基本概念とその重要性 GraphRAG（Gra […]
長いテキストプロンプトで起こる「Lost in the Middle」現象とその対策方法
- 2024.11.25
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AIの発展と長いテキスト処理の課題 近年、人工知能（AI）技術は画像認識、自然言語処理（NLP）、自動運転など多岐にわたる分野で顕著な進化を遂げています。特に自然言語処理の分野では、大規模な言語モデルの開発により、翻訳、要約、質問応答などがより精緻に行われるようになりました。しかし、これらのモデルでもまだ解決が難しい課題の一つが長いテキストの処理です。長い文章を処理する際、文脈の維持と情報の正確な […]
AIの自己整合性（Self-Consistency）解説｜AI技術の信頼性をどう高める？
- 2024.11.25
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AIの自己整合性（Self-Consistency）の基本概念 AIの自己整合性とは、AIが論理的な矛盾や誤り無く、一貫した振る舞いを示し、自身の行動や判断が内部の規則や学習モデルに一致している状態を指します。これは、安定したAIシステムを開発する上で非常に重要な要素です。 セルフコンシステンシーがAI技術においてなぜ重要なのか セルフコンシステンシーがAI技術において重要である理由は多岐にわたり […]
プレトレーニング（事前学習）とは：AIと機械学習の基礎知識
- 2024.11.25
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この記事では、近年注目を集める「プレトレーニング（事前学璒）」の基礎から応用例までを深堀りしていきます。大規模言語モデル（LLM）の基本概念や、プレトレーニングがなぜ必要なのか、そしてその方法やチャレンジまで、幅広くカバーします。最後には、プレトレーニングとファインチューニングの違いについて解説し、事前学習モデルの実世界での利点についても紹介します。 プレトレーニング（事前学習）の基本概念 プレト […]
Chain-of-Thought（CoT）とは？その概念とAI技術での応用を解説
- 2024.11.25
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Chain-of-Thought（CoT）の基本概念とその重要性 Chain-of-Thought（CoT）は、複雑な問題解決や推論タスクにおいて、逐次的な思考過程を表現する技術です。「思考の鎖」とも呼び、問題に対する直感的な解答ではなく、論理的なステップを経て結論に至るプロセスを重視します。このアプローチは、AIが人間のように複雑な問題を解決できるようにするために重要であり、深層学習や自然言語処 […]
LLMのモデルパラメータ数を徹底解説！言語モデルの仕組みとは？
- 2024.11.25
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LLMのパラメータ数とその意義 LLM（Large Language Models）では、そのパラメータ数が性能への影響を大きく持っています。パラメータ数が多いほど、モデルはより多くのデータやパターンを学習できるようになります。しかし、パラメータ数が増えれば増えるほど、必要な計算リソースや学習に必要なデータ量も大きくなります。このバランスを取ることが、LLMの設計において重要です。 Switch […]
