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LLMの記事一覧

LLMの精度を評価・改善するテクニックとは?生成AIをつかいこなすデータ戦略のポイントを徹底解説!

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LLMの精度改善には、プロンプトエンジニアリングから、RAG、ファインチューニングまで目的に応じた複数のテクニック 精度が上がらない原因はモデルだけでなく、学習...

LLMで学習データはなぜ重要?必要なデータ種類、収集方法、前処理・アノテーションの手法まで徹底解説!

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LLMプロジェクトの成否はモデルの性能以上に、ビジネス目的に合致した高品質な「学習データ」をいかに準備できるか 社内ナレッジや外部ソースからデータを収集し、前処...

LLM導入のROI(投資対効果)測定方法は?注意点と最大化に有効な改善策を徹底解説!

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LLM導入の投資対効果(ROI)を測るにはAPI利用料や開発費といった直接コストだけでなく運用保守やデータ準備などの「隠れコスト」も投資(I)に含める リターン...

言語アノテーションとは?LLM時代でも必要?種類・活用シーン・方法・注意点を徹底解説!

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言語アノテーションはAIの性能を決定づける「教師データ」作成プロセスで、AIに言葉の意味や文脈を教えるための根幹作業 LLM時代でも汎用的なLLMを自社業務に特...

【AI論文解説】DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning:LLMの推論力を強化学習で引き出し、小型モデルへ蒸留する

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近年、LLM(大規模言語モデル)は数学、プログラミング、論理推論といった高度なタスクにも対応できるほど精度が向上し、汎用的なAIシステムとして急速に進化していま...

Phi-4とは?特徴・活用メリット・始め方・注意点まで最新情報を徹底紹介!

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2024年12月13日、Microsoft社は「Phi」シリーズに新たなモデルとしてPhi-4をリリースしました。Phiシリーズは、低コスト・低レイテンシであり...

日本語特化LLMおすすめ10選徹底解説!ChatGPT以外にもある?現状と今後の期待

日本語特化LLMおすすめ9選徹底解説!ChatGPT以外にもある?現状と今後の期待

近年、人工知能(AI)技術の中でも、特に自然言語処理(NLP)の領域は目覚ましい進化を遂げています。特に、ChatGPTの登場により、非IT企業でもテキスト生成...

マルチモーダルAIとは?身近な事例やビジネスでの活用事例を詳しく紹介

マルチモーダルAIとは?代表モデル・活用メリット・ビジネス活用事例を徹底解説!AI Marketでの導入相談事例付き

マルチモーダルAIは、テキスト・画像・音声など複数の異なるデータを統合的に処理できる技術 画像付きの問い合わせへの自動応答による顧客体験の向上、映像と音声を組み...

Codestral Mambaとは?商用利用・メリット・始め方・展望を徹底紹介!

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2024年7月16日、OpenAIの対抗馬として注目されている、フランスのAI(人工知能)スタートアップのMistral AIが、新たなコード生成特化LLM「C...

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!

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...

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