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...
記事一覧
LLMの記事一覧
ChatGPTのプロンプトとは？作成のコツ・例文・システム・共有方法徹底解説！
ChatGPTを使っていて「この回答は聞いたことと違う」「違う文章のテイストが良かった」などと感じたことはないでしょうか？ChatGPTはとても便利ですが、思っ...
ChatGPTでFAQを作る方法は？メリット、業種・シーン別プロンプト例を徹底解説！
ChatGPTは、FAQ作成にかかる時間とコストを削減し、業務効率を向上させる有効な手段 効果的なFAQ作成には、過去データの整理、目的に応じたプロンプト設計、...
Agentic RAGとは？RAGとの違い・特徴・注意点・活用方法を徹底解説！
Agentic RAGは、従来のRAGを内包し、AIエージェントが自ら「計画・行動・評価・修正」のサイクルを回す CRM連携やWeb検索、API実行などを自律的...
RAGの運用体制どうする？生成AIシステムの精度を支えるチーム構築方法・改善ポイントを徹底紹介！
RAGの価値は「作って終わり」ではなく、データの陳腐化や検索精度の悪化を防ぐ運用体制こそが要 データの品質と鮮度を保つ「ナレッジ管理の仕組み化」と、システムの劣...
世界モデルとLLMの違いは？定義・ベース技術・活用シーンの比較や相互補完する関係性を徹底解説！
世界モデルは物理的な因果関係を学習して未来をシミュレーションするAIであるのに対し、LLMは言語データから次に来る言葉を統計的に予測するAI 世界モデルはロボッ...
新人教育・オンボーディングを生成AI×RAGで効率化！ChatGPTでは不十分な理由、導入効果や注意点を徹底解説！
新人教育には、LLMの自然な「対話能力」と、社内情報のみを参照するRAGの「正確性」を組み合わせることが最適 教育担当者はより付加価値の高い指導に集中。また、社...
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...
生成AIの活用事例21選から分かる企業成長戦略とは？活用と導入の方法を業界別・職種別に紹介！
近年、生成AI（ジェネレーティブAI）はさまざまな業界で急速に活用され、業務効率化やクリエイティブ領域に貢献しています。 製造業では熟練技能の数値化、建設業では...
ハイブリッド検索とは？RAGの精度向上効果、企業で活用するメリット、開発プラットフォームを徹底解説！
ハイブリッド検索は、キーワード検索の網羅性とAIによるベクトル検索（意味検索）の精度を組み合わせ、より的確で意図に沿った検索結果を提供 社内の情報検索時間の大幅...
