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...
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LLMの記事一覧
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...
GraphRAGとは？特徴・企業にもたらす4つのメリット・導入注意点・活用分野を徹底解説！
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...
RAG（検索拡張生成）とは？LLMでの活用方法・メリット・導入・構築方法の注意点まで徹底解説！
ChatGPTをはじめとするLLM（大規模言語モデル）だけでは、最新の情報、及び企業内部データを反映した正確な文章生成が困難、かつ情報セキュリティの不安がありま...
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...
RAGにおけるチャンクとは？チャンキングの効果や分割の手法、注意点を徹底解説！
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...
RAGの精度を向上させる方法は？チャンキングなど手法や落ちる原因、低精度で運用するリスクを徹底解説！
生成AI、特にLLMの導入が進む中、多くの企業がRAG（検索拡張生成：Retrieval-Augmented Generation）の精度に課題を抱えています。...
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...
