生成AI・LLM ファインチューニングとは–料理のレシピで理解するAIの「味付け直し」
ファインチューニングとは、膨大なデータで事前に学習済みの汎用AIモデルを、特定の業務や分野向けの専用データで追加学習させ、専門的に仕上げ直す技術である。ゼロからモデルを作るよりも必要なデータ量・計算コストが大幅に少なく、開発期間も格段に短縮...
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生成AI・LLM 強化学習をゲームで掴む–AIが「試行錯誤」で賢くなる仕組み
「AlphaGoが囲碁の世界チャンピオンに勝った」「AIがAtariのゲームを人間より上手く攻略した」── そんなニュースを見て、「どうやって学習してるんだろう？」と気になった人、いますよね。今回はそんな疑問に、RPGのたとえを使いながらや...
生成AI・LLM 注意機構（Attention）を5分で掴む ─ 翻訳タスクで追う「どこを見るか」の仕組み
注意機構（Attention）とは、翻訳などのタスクで「入力文のどの単語に、どれだけ注目するか」をスコアで数値化し、その割合に応じて情報を混ぜ合わせることで、必要な文脈を動的に参照できる仕組みである。従来のRNNが固定サイズのカバンに情報を...
機械学習の基礎 AIの「公平さ」問題–なぜモデルが差別を学んでしまうのか
「AIって感情がないから、人間より公平なんじゃないの？」──そう思っている人は多い。でも現実は少し違う。今回はAIが差別的な判断をしてしまう「AIバイアス」という問題を、実際の事件をケーススタディにしながら、やさしく解説していくぞ。「トカゲ...
生成AI・LLM RAGって何–AIに「カンペ」を渡す技術を5分で理解する
RAGとは、AIが回答を生成する前に外部の信頼できる文書を検索し、その結果を参考資料としてAIに渡す技術である。この仕組みにより、学習データに含まれない最新情報や専門的な社内情報にも対応でき、AIがもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション」...
その他 【G検定合格】勉強法、おすすめ参考書、すべて公開します！
こんにちは！zhackです。先日、Ｇ検定(2020#1)を受験し、無事合格しました！そこで今回は、実際に私がG検定を受験するまでに行った、勉強方法や参考書についてご紹介します。また、その勉強方法関する反省点も述べていきたいと思います。G検定...
その他 【G検定】文系/理系は関係ない！受験をオススメする３つの理由！！
こんにちは！zhackです。先日(3/14)、日本ディープラーニング協会の資格であるG検定を受験しました。結果は合格！そこで、今回は合格までどのような勉強を行ったのか、について記載します。G検定ってなに？G検定を受験したいけど、どう勉強すれ...
自然言語処理 【自然言語処理】CBOW Modelについて解説
こんにちは！ zhackです！今回は単語ベクトルの生成方法の一つ、CBOW Modelについて私の理解を解説していきます。(今回の記事は、少し内容に自信がありません。。内容に間違いがある場合はコメントいただけますとありがたいです、、、)自然...
自然言語処理 【自然言語処理】単語ベクトル作成アルゴリズム Skip-Gram Modelを解説
こんにちは！ zhackです！先日、自然言語処理シリーズの第一弾として、単語ベクトルについて説明いたしました。今回は単語ベクトルの生成方法として、Skip-Gram Modelについて解説していきます。また、Skip-Gram Modelに...
自然言語処理 【自然言語処理】単語ベクトルとは？
こんにちは！ zhackです！私は過去に自然言語処理を用いたプロジェクトに参画していました。その時に学んだことをアウトプットしたいなぁと思ったので、今回から自然言語処理について記事を投稿していきます。現状、以下の記事を想定してます。 単語ベ...