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AI開発の記事一覧

DSPyとは?プロンプトエンジニアリングを自動最適化するLLM開発フレームワークの仕組み、構築手法を徹底解説!

DSPyとは?プロンプトエンジニアリングを自動最適化するLLM開発フレームワークの仕組み、構築手法を徹底解説!

DSPyでは、プロンプトを手作業で修正するのではなく、入出力の仕様と評価指標を定義し、アルゴリズムによって最適な指示文を自動生成 LLMを変更しても、DSPyが...

AIエージェントの評価指標は?主要フレームワークと観測ツールの機能比較を解説!

AIエージェントの評価指標は?主要フレームワークと観測ツールの機能比較を解説!

AIエージェントは単発の回答精度ではなく、ツール利用や意思決定を含むタスク完遂までのプロセスを多層的に評価する必要 無限ループによるコスト増大やセーフティ・ポリ...

AgentOpsの導入手順は?主要ツールの選定基準と導入時の課題を徹底解説!

AgentOpsの導入手順は?主要ツールの選定基準と導入時の課題を徹底解説!

AIエージェントの導入は技術の問題ではなく、業務範囲と裁量権を定義し、事業利益(ROI)に直結するKPIを設定する経営判断 AIの不確実性を許容した上で、異常検...

AgentOpsとは?LLMOps・MLOpsとの関係・機能とメリットを徹底解説!

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AIエージェントは自律的に判断・実行を繰り返すため、推論のプロセスを可視化するAgentOpsが実務運用の成否を分ける 従来のLLM管理に加え、ツールの使用状況...

Llama Guardとは?モデルの種類から検知できるリスク・使い方・課題まで徹底解説!

Llama Guardとは?モデルの種類から検知できるリスク・使い方・課題まで徹底解説!

Llama Guardは、生成AIの入出力をリアルタイムで分析し、不適切・有害なコンテンツを検知・制御することに特化したLLMベースのセーフティガードモデル 単...

Code Llamaとは?モデル種類・料金・活用メリット・始め方・コード生成での注意点を徹底紹介!

Code Llamaとは?モデル種類・料金・活用メリット・始め方・コード生成での注意点を徹底紹介!

システム開発の現場で、コードを書く時間やバグ修正に追われる方も多いのではないでしょうか? Meta社が2023年8月にリリースした「Code Llama」は、プ...

AI駆動開発に必要な技術とは?使い分け方や活用の注意点を徹底解説!

AI駆動開発に必要な技術とは?使い分け方や活用の注意点を徹底解説!

AI駆動開発の核心は、場当たり的なバイブコーディングを脱し、厳密な仕様をAIに与える仕様駆動開発(SDD)へと回帰する AIの知能は推論にかける計算量(時間)に...

世界モデルの評価指標は?4つの重要指標や現場投入を想定したKPI設計、失敗パターンを徹底解説!

世界モデルの評価指標は?4つの重要指標や現場投入を想定したKPI設計、失敗パターンを徹底解説!

世界モデルは非決定的な未来を扱うため、従来の正解率ではなく、物理法則や因果関係に照らした「妥当性」や「一貫性」を評価の軸に据える ピクセル単位の誤差(MSE)だ...

世界モデルを実装するには?3つのコンポーネント・代表的手法・成功のポイントを徹底解説!

世界モデルを実装するには?3つのコンポーネント・代表的手法・成功のポイントを徹底解説!

世界モデルは「視覚」「記憶・予測」「意思決定」の3層で構成され、これらを疎結合に設計する アルゴリズムの選定以上に、意思決定に直結する状態空間の定義と、物理法則...

AI開発の手順は?AIシステム構築の流れを徹底解説!生成AI/LLM時代の注意点もわかる完全ガイド

AI開発の手順は?AIシステム構築の流れを徹底解説!生成AI/LLM時代の注意点もわかる完全ガイド

課題のどこをAIで解くのかを明確化したうえで、従来型(学習中心)/生成AI・LLM型(接続中心)/AIエージェント型(実行中心)のどれでいくかを早期に分岐させる...

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