
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!
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...
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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...

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...

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...

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...

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...

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...