
MLLM(マルチモーダルLLM)とは?LLMとの違い・メリット・代表モデル・活用分野を徹底解説!
テキスト、画像、音声など、複数のデータを同時に理解・処理できるMLLM(マルチモーダル大規模言語モデル)の導入が、企業のAI(人工知能)活用デジタル変革を加速さ...
生成AI、画像認識、AI開発企業等のAI会社マッチング支援サービス
テキスト、画像、音声など、複数のデータを同時に理解・処理できるMLLM(マルチモーダル大規模言語モデル)の導入が、企業のAI(人工知能)活用デジタル変革を加速さ...
多くの企業が直面する社内の膨大なドキュメントからの検索効率、カスタマーサポートの回答品質、部門間でのナレッジ共有に、新たな解決策として注目を集めているのがGra...
SLM(小規模言語モデル)という軽量型のAI言語モデルが2024年頃から登場しています。2022年のChatGPTの登場以降、LLM(大規模言語モデル)は、多く...
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...
生成AI、特にLLM(大規模言語モデル)の活用が進む中で、ベクトル検索が注目されています。従来の検索手法を超える精度と速度で、LLMのビジネス活用を強く後押しし...
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...
AIスマートスピーカーやチャットボットなど、AIによる自然言語処理(NLP)を活用したサービスが増えています。自然言語処理の技術によって可能になったLLM(大規...
多くの企業がLLM活用におけるRAGの導入過程で、大量のテキストデータの効率的な処理に課題を抱えています。不適切なデータ分割は検索精度の低下や処理効率の悪化を招...
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...
検索技術と生成AIモデルを組み合わせた自然言語処理技術であるRAG(検索拡張生成)。LLMの学習データに依存しない回答生成で汎用性が高く、オリジナルデータを活用...