
知識蒸留(Knowledge Distillation)とは?メリット・実装方法・選択ポイントを徹底解説!
大規模なAIモデルの導入は、高精度な業務自動化を可能にする一方で、運用コストやリソースの制約が課題となることがあります。知識蒸留(Knowledge Disti...
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AI業界では汎用性を追求した技術開発が進んでいますが、LLM(大規模言語モデル)の開発には膨大なコストがかかるため、実際に開発できる企業は限られるのが現状です。...
AIモデルにおいて、予測精度は品質を左右する指標です。学習したデータにない情報が提示された際に、AIが正確な予測ができるかどうかが重要なポイントとなっており、A...
多くの企業でAI導入のハードルとして、大量の学習データを収集するコストと将来の環境変化への懸念という課題を挙げられるケースが多いようです。メタ学習は、これらの課...
AI(人工知能)とともに頻繁に使われる用語に「機械学習」や「ディープラーニング」があります。AIのビジネスへの活用が広まっており、自社でも業務の効率化や生産性の...
学習塾、学校などの教育業界は、テクノロジーの進歩や社会情勢の変化によって大きく変化しており、同時にさまざまな問題や課題も発生しています。 慢性的な人手不足の中で...
Googleは2025年7月24日、プロンプト、AIモデル、ツールを組み合わせてAIミニアプリを構築・共有できる実験的ツール「Opal」のパブリックベータ版を米...
電通総研を含む国内電通グループ4社は、AIとCDPを活用した次世代ソリューション「AIコンタクトセンター」を2025年7月3日より提供開始すると発表した。 本ソ...
AI(人工知能)・生成AIを活用・導入して自社ビジネスの売上向上、業務改善を推進している企業は非常に多くなっています。昨今、ChatGPTを代表する生成AI(ジ...
LLM(大規模言語モデル)の進化は目覚ましいですが、その多くは高度な計算リソースを必要とし、導入には高いハードルがありました。しかし、Metaが開発したLlam...