LLMOpsとは？MLOpsとの違い・導入メリット・最適ツール、活用のコツを徹底解説
LLM（大規模言語モデル）が急速な進歩を遂げる中で、LLMを活用したシステムの導入に取り組む企業も増えています。しかし、LLMの真価を発揮させるには、開発から運...
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LLM（大規模言語モデル）の記事一覧
Github Copilotとは？プログラミングがどう変わる？特徴や料金・メリット・注意点わかりやすく解説！
IT化・DX化が推進されている昨今において、ソフトウェア開発の重要性は今まで以上に大きなものになってきます。ソフトウェアを開発する企業にとっては、多くのプログラ...
Github Copilot Xとは？違い、何が変わる？おすすめのChat・Docsの使い方・料金・機能・プランを徹底解説！
ソフトウェア開発を支援してくれる生成AIである「Github Copilot」をご存じでしょうか？Github Copilotは生成AI（ジェネレーティブAI）...
Vercelのv0とは？ 生成AI（ジェネレーティブAI）によるUI開発でできること・メリット・使い方・活用戦略を徹底解説！
Vercelが提供するv0は、UIデザインとコード生成を効率化する新たな生成AIツールです。自然言語入力からReactコードを直接生成し、Tailwind CS...
言語アノテーションとは？LLM時代でも必要？種類・活用シーン・方法・注意点を徹底解説！
言語アノテーションはAIの性能を決定づける「教師データ」作成プロセスで、AIに言葉の意味や文脈を教えるための根幹作業 LLM時代でも汎用的なLLMを自社業務に特...
AI駆動開発とは？役立つツール・メリット・手順・成功ポイントを徹底紹介！
AI駆動開発は、AIがコード生成やテストを補助するだけでなく、企画から運用まで開発ライフサイクル全体に関与 開発スピードの向上、ヒューマンエラー防止、エンジニア...
LLM導入のROI（投資対効果）測定方法は？注意点と最大化に有効な改善策を徹底解説！
LLM導入の投資対効果（ROI）を測るにはAPI利用料や開発費といった直接コストだけでなく運用保守やデータ準備などの「隠れコスト」も投資（I）に含める リターン...
LLMで学習データはなぜ重要？必要なデータ種類、収集方法、前処理・アノテーションの手法まで徹底解説！
LLMプロジェクトの成否はモデルの性能以上に、ビジネス目的に合致した高品質な「学習データ」をいかに準備できるか 社内ナレッジや外部ソースからデータを収集し、前処...
LLMの導入・改善効果をA/Bテストで測定できる？指標設定から実施手順、分析の流れを徹底解説！
LLM導入の成功には、効果の不確実性やコスト構造を乗り越えるため、感覚ではなく客観的なデータに基づくA/Bテストでの効果測定 比較対象は「導入前後」だけでなく、...
LLMの精度を評価・改善するテクニックとは？生成AIをつかいこなすデータ戦略のポイントを徹底解説！
LLMの精度改善には、プロンプトエンジニアリングから、RAG、ファインチューニングまで目的に応じた複数のテクニック 精度が上がらない原因はモデルだけでなく、学習...
