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ファインチューニングの記事一覧

ChatGPTでRAGを活用する方法は?課題や実装方法、活用事例、注意点を徹底解説!

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多くの企業がChatGPTの活用を進める中で、機密情報の取り扱いやハルシネーションといった課題に直面しています。特に、顧客情報や社内の機密データを扱う部門では、...

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...

RAGのチューニングはなぜ必要?精度を下げない戦略・具体的検討方法を徹底解説!

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RAGの精度は単一の要因ではなく、「データ前処理」「埋め込みモデル」「検索アルゴリズム」「生成(プロンプト)」という4つの連動する要素で決まり、それぞれに特有の...

LlamaIndexとは?RAGの構築を実現するライブラリの機能やメリット、構築手順を徹底解説!

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社内データを参照にした回答生成を可能にするRAGは、LLM(大規模言語モデル)を企業で活用するために欠かせない方法となっています。しかし、社内データを生成AIと...

LLM・SLM・VLM・MLLM・LVM・LMMなどの重要用語の意味と違いが分かる!重要な生成AIモデル種類紹介

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企業のAI活用が加速するなか、LLM(大規模言語モデル)が業務効率化の重要ツールとして注目を集めています。しかし、LLM、VLM、MLLMなど、次々と登場する新...

ChatGPTに自社データを学習させる!GPTsで何ができる?5つの学習方法と注意点徹底解説!

ChatGPTに自社データを学習させるGPTsとは?何ができる?活用例、注意点徹底解説!

ChatGPTは全世界・全時代の公開Webサイトの情報から学習しています。しかし、20XX年XX月XX日までの情報といった時期的制限や、企業や個人がローカルに保...

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!

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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...

ChatGPTの回答精度を上げる方法は?RAGの活用方法・プロンプト設計のコツも徹底解説!

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ChatGPTの回答精度は、指示の出し方、モデルが持つ知識の範囲や鮮度、ハルシネーションの発生など、複数の要因に影響を受ける 精度向上のためには、プロンプト作成...

ChatGPTの仕組みとは?高精度なテキスト生成の仕組みを具体的にわかりやすく解説!

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ChatGPTは、自然言語処理(NLP)を駆使したAI(人工知能)の一種で、まるで人間とやりとりしているように自然に会話できます。 LINEやSlackに似たシ...

gpt-ossとは?オープンソースLLMの特徴やできること、性能、料金、使うには?、活用事例まで徹底解説!

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OpenAIが推論特化型のMoEモデル「gpt-oss」を無償公開し、開発や研究用途での幅広い活用が可能に Apache 2.0ライセンスの下で商用利用も含めた...

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