
ディープラーニングとは?機械学習との違い・使い分け方法・注意点を徹底解説!
AI(人工知能)とともに頻繁に使われる用語に「機械学習」や「ディープラーニング」があります。AIのビジネスへの活用が広まっており、自社でも業務の効率化や生産性の...
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AIにおけるシンギュラリティ(技術的特異点)は、AGI(汎用人工知能)が登場したときと言われています。しかし、AGIよりさらに進化したASI(人工超知能)という...

「これからはAI・ITの時代だ」という話を聞くことも多くなったのではないでしょうか?「AI」や「IT」といった用語が日常的に使われるようになりましたが、それぞれ...

Devin 2.0は、エージェントネイティブなIDEやマルチエージェント機能を備えた、開発を自動化する自律型AIエージェント Devin 2.0では、月額固定費...

2018年にAmazonが無人店舗「AmazonGO」をオープンしたことで注目が集まり、世界中で様々な形態の無人店舗が増えてきました。日本でも小売業のDX推進と...

LLM(大規模言語モデル)の進化は目覚ましいですが、その多くは高度な計算リソースを必要とし、導入には高いハードルがありました。しかし、Metaが開発したLlam...

近年、Diffusion model(拡散モデル)やTransformerを用いた汎用的なビデオ生成が急速に進歩し、画像分野と同様に大規模なデータセットから学習...

LLM(大規模言語モデル)の飛躍的な性能向上に伴い、多くのタスクで高精度な結果を得られるようになりました。 しかし数十億から数千億パラメータ規模のモデルを本番環...

LLM(大規模言語モデル)の性能向上によって、さまざまなタスクで優れた成果が得られる一方、モデルが悪用されてしまうリスクや、意図しない有害な応答を生成してしまう...

高度化したLLM(大規模言語モデル)は、質問応答や要約など多様なタスクにおいて高いパフォーマンスを示しています。 しかし、解くべき問題が複雑で制約が多い場合、単...