生成AI・LLM エンベディングとは？AIが意味を測るベクトル入門
エンベディング（埋め込み）とは、文章や画像を「意味の座標」であるベクトルに変換する技術です。この記事では、ベクトル検索・セマンティック検索やRAGの裏側で埋め込みがどう使われるのかを、初心者向けにやさしく解説します。
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生成AI・LLM トークナイザーとは？日本語のトークンが多い理由
トークナイザーとは、AIが文章をトークンという単位に区切って理解する仕組みです。BPEやSentencePieceの考え方から、なぜ日本語は英語よりトークン数が多くなるのかまで、初心者向けにやさしく解説します。
生成AI・LLM ハルシネーションとは？AIが嘘をつく理由と対策
生成AIが自信満々に間違った情報を出す「ハルシネーション」。次の単語を予測する仕組みや学習データの限界など原因をやさしく解説し、プロンプトの工夫やRAGといった対策まで初心者向けにまとめました。
生成AI・LLM プロンプトエンジニアリングとは？頼み方で結果が変わる理由
プロンプトエンジニアリングとは、AIへの「頼み方」を工夫して狙った回答を引き出す技術です。なぜ頼み方で結果が変わるのかを、文脈を知らない優秀な新人への指示にたとえて解説。推論モデルで不要になるのか論争も紹介します。
生成AI・LLM AIエージェントとは？指示待ちAIから自分で動くAIへ
AIエージェントとは何かを予備知識ゼロの初心者向けに解説。チャットAIとの違いを「指示待ち社員 vs 段取りする社員」の比喩で整理し、知覚→計画→行動という自律ループやLLM・ツール・メモリの仕組みまで図解します。
生成AI・LLM 単語ベクトルとは？直感でわかる入門
単語ベクトルとは何かを数式なしで解説。会話と図でWord2Vecの仕組みをやさしく説明。機械学習を学び始めた人が最初に読む自然言語処理の基礎記事。
生成AI・LLM LoRAで学ぶ「効率よくAIを鍛える」技術–フル学習との違いを図解
ファインチューニング、やりたいのに重すぎ問題「ファインチューニングに挑戦しようと思ったんだけど、GPUメモリが全然足りないって言われて……」「あるある。7Bのモデルをフルでファインチューニングしようとすると、80GB以上のGPUメモリが必要...
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...
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...