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AI技術の記事一覧

Few Shot Learning入門:ファインチューニングとの違いやプロンプト活用法5選を解説

Few Shot Learning(フューショット学習)とは?ファインチューニングとの違いや活用分野、手法、失敗しない注意点を解説

近年、機械学習の分野では、大量のデータを必要とする従来の学習方法から、より少ないデータで効率的に学習を進めるFew Shot Learning(フューショット学...

アンサンブル学習とは?仕組みや学習手法、メリット、注意点、有効な分野について徹底解説!

アンサンブル学習とは?仕組みや学習手法、メリット、注意点、有効な分野について徹底解説!

AIモデルにおいて、予測精度は品質を左右する指標です。学習したデータにない情報が提示された際に、AIが正確な予測ができるかどうかが重要なポイントとなっており、A...

フレーム問題とは?AIの本質的な課題・具体例・影響・解決方法を解説!

フレーム問題とは?AIの本質的な課題・具体例・影響・解決方法を解説!

目覚ましい技術発展を続けるAI。将来的には汎用人工知能(AGI)が誕生するともされていますが、現状においてAIにはフレーム問題という課題が存在しています。 AI...

ディープラーニングと機械学習の違いは?使い分け注意点、ビジネス活用事例徹底解説!

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...

無人店舗事例3選を紹介!AIを活用した無人店舗の仕組みやメリットを詳しく解説

無人店舗・無人コンビニ4事例を紹介!AIによる無人レジ・無人接客の意外な課題とは?仕組み・メリット徹底解説!

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...

【AI論文解説】OmniHuman-1:たった1枚の画像から、リアルな人間映像を生成する

【AI論文解説】OmniHuman-1:たった1枚の画像から、リアルな人間の動画を生成する

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...

【AI論文解説】SmolLM2:17億パラメータ×11兆トークンで実現する高性能なSLM(小規模言語モデル)

【AI論文解説】SmolLM2:17億パラメータ×11兆トークンで実現する高性能なSLM(小規模言語モデル)

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...

【AI論文解説】Deliberative Alignment:LLMが自ら『安全』を推論する

【AI論文解説】Deliberative Alignment:LLMが自ら『安全』を推論する

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...

【AI論文解説】Evolving Deeper LLM Thinking:自然言語の答えを“遺伝子”として進化させ、より賢い解答を生み出す新しいアプローチ

【AI論文解説】Evolving Deeper LLM Thinking:自然言語の答えを“遺伝子”として進化させ、より賢い解答を生み出す新しいアプローチ

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...

【AI論文解説】Agent-R: Training Language Model Agents to Reflect via Iterative Self-Training:エージェントが自ら誤りを見つけて軌道修正し、学習を繰り返すことで自己訂正能力を獲得するフレームワーク

【AI論文解説】Agent-R:エージェントが自ら誤りを見つけて軌道修正し、学習を繰り返すことで自己訂正能力を獲得するフレームワーク

近年、さまざまな対話型エージェント環境において、LLM(大規模言語モデル)が複雑なタスクを遂行するために活用されるようになりました。 しかし、これらのモデルは一...

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