
Transformerとは?何がすごい?仕組み、特徴、ChatGPTのベースにもなったディープラーニングモデルを詳しく解説
AI(人工知能)技術の進化は目覚ましく、特に自然言語処理の分野では大きく発展しています。発展のきっかけとなったのは、「Transformer」という自然言語処理...
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基盤モデルとは、大量のデータで学習されたAIモデルであり、幅広いタスクに対応が可能で、近年は、基盤モデルを用いたAIシステムの開発が進んでいます。 本記事では今...

画像生成AIで注目されているAI技術が「Diffusion model(拡散モデル)」です。高品質な画像生成、幅広い応用分野、学習の安定性など、従来の生成モデル...

画像と自然言語を同時に理解するマルチモーダル基盤モデル「CLIP」は、生成AI(ジェネレーティブAI)の進化とともに大きな注目を集めています。OpenAIが20...

画像認識におけるセマンティックセグメンテーション分野で多く活用されているモデルの一つがU-Netです。 医療画像診断から自動運転、製造業の品質管理まで、U-Ne...

画像認識プロジェクトの社会実装において、ResNetは2026年現在も推論速度と投資対効果(ROI)のバランスが最も優れた標準的選択肢 残差学習(スキップ接続)...

生成AI(ジェネレーティブAI)、特にLLM(大規模言語モデル)の活用が進む中で、ベクトル検索が注目されています。従来の検索手法を超える精度と速度で、LLMのビ...

DNN(ディープニューラルネットワーク)は、AI技術の中でも、ディープラーニング技術の一つであり、複雑なデータからパターンを学習し、高精度な予測や分類が可能なモ...

Microsoftとウィスコンシン大学マディソン校が公開したマルチモーダルAIであるLLaVA(Large Language and Vision Assist...

AIを活用した画像認識技術は向上しており、画像内の対象物を正確に特定・分離するセグメンテーション技術を実務に導入しているケースも多く見られます。近年はさまざまな...