
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は従来のシステムと異なり、継続的に評価し改善を繰り返す「育てる」視点が不可欠 正確な評価はIT部門の技術的視点だけでは不可能。業務部門の利用実感、経営層の...

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...

LLMの評価は応答速度や精度などの技術的指標だけでなく、「ROI」や「顧客満足度」といったビジネスインパクト、「ユーザーの使いやすさ」など複数の視点 LLMを「...

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...

LLMの性能は、公開ベンチマークの数値だけでなく、「定量」「定性」「AIによる評価」という3つの異なる視点を組み合わせて多角的に評価 自社の活用シーン(ユースケ...

RAGとLLMは連携して機能し、RAGが社内データから的確な情報を「検索」、LLMがその情報を基に自然な回答案を「生成」 オペレーターのスキルに依存しない均一な...

高速応答用モデルと深い推論用モデルを統合し、質問内容に応じて自動切替する構造を持つ ハルシネーション率や誤答率を大幅に低減し、安全かつ正確な回答を生成する コー...

OpenAIが推論特化型のMoEモデル「gpt-oss」を無償公開し、開発や研究用途での幅広い活用が可能に Apache 2.0ライセンスの下で商用利用も含めた...

Claude Opus 4.1は、Claude Opus 4を上回る推論力・コーディング精度・エージェント適性を備えたモデル。 最大200Kトークンの文脈処理や...