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ファインチューニングの記事一覧

LLMガードレールとは?業務AI活用における多層制御の仕組みと主要ツールの選び方を徹底解説!

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LLMガードレールは禁止ワードの表層チェックにとどまるルールベース・フィルタリングとは異なり、入力・推論・出力の各段階で意味と文脈を考慮した多層的な制御を行いま...

プロンプト最適化とは?自動最適化する方法やメリット、代表的なツールを徹底解説!

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手動プロンプト改善は再現性・スケーラビリティ・モデル依存・主観評価という4つの構造的限界 自動最適化(DSPy・OpenAI Prompt Optimizerな...

Llamaとは?Meta社LLMの料金プランやモデル一覧、機能、他の生成AIとの違いを徹底解説!

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Metaが開発したLlamaは、高性能ながら原則無料で商用利用も可能なオープンソースのLLM(大規模言語モデル) クローズドなモデル(ChatGPT等)と異なり...

RAGとファインチューニングの違いは?LLM開発の工数・コスト・効果を徹底比較!

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LLM(大規模言語モデル)を拡張させる代表的な手法として挙げられるのが、RAG(検索拡張生成:Retrieval-Augmented Generation)とフ...

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...

NTTが開発した日本語特化型LLM「tsuzumi」とは?特徴と活用法、性能、料金プランを徹底解説

NTTが開発した日本語特化型LLM「tsuzumi」とは?特徴と活用法、性能、料金プランを徹底解説

7B パラメータでGPU1台/CPU動作。RakudaでGPT-3.5超、低コストながら日本語特化の高精度。 アダプタ追加学習で業務別に即最適化。複数アダプタで...

なぜRAGの性能評価は難しい?評価手法・重要フレームワーク・生成AIの精度を上げる改善方法を徹底解説!

なぜRAGの性能評価は難しい?評価手法・重要フレームワーク・生成AIの精度を上げる改善方法を徹底解説!

RAGの評価は「検索(Retrieval)」と「生成(Generation)」に分けて行う必要 評価手法の主流は、高性能なLLMを審査員として使う「LLM-as...

ChatGPTでハルシネーションを抑制する対策は?すぐ使えるプロンプト例・最新機能を活用した対策方法を徹底解説!

ChatGPTでハルシネーションを抑制する対策は?すぐ使えるプロンプト例・最新機能を活用した対策方法を徹底解説!

ChatGPTなどのLLM(大規模言語モデル)は、その仕組み上、事実と異なる情報(ハルシネーション)を生成するリスクを完全には排除できません。 ハルシネーション...

AIによる画像変化検出とは?時間変化をとらえる画像認識の仕組み・活用シーン・導入方法・注意点を徹底解説!

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製造ラインの品質管理、建設現場の進捗管理、災害監視など、様々な現場で人手による目視確認や検査作業が課題となっています。AIによる画像変化検出は、これらの作業を2...

AIの転移学習とは?ファインチューニングとの違い・仕組みやメリットを徹底解説!

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多くの企業がAI活用への一歩を踏み出せない背景には、データ収集と開発リソースの課題があります。AIの導入は検討したいが十分なデータがない、開発には時間もコストも...

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