Blog ～ f-mignon代表による、できれば役立って欲しい情報ブログ

前回は、「RAGとは何か」について説明しました。 RAGとは、AIに外部の資料を検索させ、その資料をもとに回答させる仕組みです。 たとえば、社内マニュアル、FAQ、商品資料、議事録などから、質問に関係する部分を探し出し、 […]

前回は、「ファインチューニングとは何か」について説明しました。 ファインチューニングとは、すでに事前学習を終えたAIに追加の訓練を行い、特定の目的や分野に合わせて調整することです。 たとえば、会社らしい文章の書き方に寄せ […]

前回は、「推論モデルとは何か」について説明しました。 推論モデルとは、複雑な問題を段階的に考えることに強いAIモデルです。数学、プログラミング、計画立案、原因調査など、少しじっくり考える必要がある場面で力を発揮します。 […]

前回は、「推論とは何か」について説明しました。 推論とは、学習済みのAIが、入力された質問や指示に対して答えを出すことです。 私たちがChatGPTのようなAIに質問しているとき、AIは基本的に、その場でゼロから学習して […]

前回は、「事前学習とは何か」について説明しました。 事前学習とは、AIが本格的に使われる前に、大量のデータから基本的なパターンを学ぶことです。大規模言語モデルの場合、文章のつながり、文法、説明の仕方、会話の流れ、知識の断 […]

前回は、「Attentionとは何か」について説明しました。 Attentionとは、AIが文章を読むときに、どの言葉にどれくらい注目するかを決める仕組みです。Transformerの中心にある技術で、AIが文章の中の言 […]

前回は、「Transformerとは何か」について説明しました。 Transformerとは、文章の中にある言葉同士の関係を見ながら、文脈を扱いやすくするAIの仕組みです。現在の大規模言語モデルの多くは、このTransf […]

前回は、「ディープラーニングとは何か」について説明しました。 ディープラーニングとは、多くの層を持つニューラルネットワークを使って、複雑なパターンを学ぶ技術です。 画像認識、音声認識、自動翻訳、文章生成、画像生成など、現 […]

前回は、「プロンプトとは何か」について説明しました。 プロンプトとは、AIに対する質問や指示のことです。AIは、こちらの頼み方によって答え方が大きく変わります。 しかし、どれだけ上手にプロンプトを書いても、AIがいつも正 […]

前回は、「コンテキストウィンドウとは何か」について説明しました。 コンテキストウィンドウとは、AIが一度に見て考えられる情報の範囲のことです。AIは、会話の履歴や入力された文章をすべて無限に覚えているわけではなく、一定の […]