Llama3.2とは？Llama3との違いは？各モデルの概要・メリット・企業での活用シーンを徹底解説！
Meta社が提供するLLM「Llama3.2」は、2024年9月にリリースされました。そのわずか2カ月前に「Llama3.1」が発表されたばかりですが、そのLl...
記事一覧
LLMの記事一覧
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...
Llama 3.3とは？特徴・GPTやGeminiとの性能比較・活用シーンを徹底解説！
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...
Llama 3 (ラマ3) とは？Llama 2との違い・導入方法・活用メリットを徹底解説！
OpenAIが開発したChatGPTだけでなく、Metaが開発したLlama 3が注目を集めています。高精度なテキスト生成や優れた推論能力を持ち、様々な業務の効...
Llama 2（ラマ2）とは？日本語使える？将来性や特徴、MetaのオープンソースLLMの使い方徹底解説！
Meta（旧Facebook）社が開発した「Llama 2（ラマ2）」というLLMを聞いたことがあるでしょうか。AIモデルといえばOpenAI社のChatGPT...
Embedding（埋め込み表現）とは？LLM・RAGでの必要性・活用事例6選・実装手順を徹底解説！
Embeddingはテキストや画像、音声などの非構造データを数値ベクトルに変換し、データの意味的関連性を保持したまま計算や分析を可能にする技術。 他のベクトル化...
Rerankモデルとは？仕組み・活用メリット・RAGでの導入方法を徹底紹介！
LLM（大規模言語モデル）のハルシネーション解決や独自データの参照を行う手法として、RAG（検索拡張生成：Retrieval-Augmented Generat...
Mixture-of-Agents（MoA）とは？得意分野・メリット・デメリット・プラットフォームを徹底紹介！
MoAは複数のAI（エージェント）を連携させ、それぞれの得意分野を活かして複雑なタスクを協調的に解決するAIアーキテクチャ 単一LLMに比べてパフォーマンス向上...
Mixture of Experts（MoE）とは？得意分野・採用モデル・メリット・課題を徹底紹介！
MoEは複数の「専門家モデル」と「ルーター」を組み合わせたAIアーキテクチャで、必要な専門家のみを動かす「スパース活性化」により大規模モデルでありながら高い計算...
AG2とは？特徴や機能、MastraやLangChainとの違い、できること、料金や使い方、活用事例を徹底解説
AG2は、複数のAIエージェントが連携してタスクを解決するPythonベースのオープンソースフレームワーク。 ConversableAgent、UserProx...
