「2025年」の記事一覧

モデルの「理解」や「意味」の仮説（確率的言語モデル論）
生成AIが返す言葉は、私たちが思う「理解」と同じではありません。大規模言語モデル（LLM）は、膨大なデー…
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RAG（Retrieval-Augmented Generation）の構造
深夜のラーメン屋「地獄の寸胴」で交わされた“記憶を煮出す”という比喩は、RAG（Retrieval-Augmented Gene…
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事前学習とファインチューニングの違い
AIの学習は、一度きりの“教育”では終わりません。まずモデルは、膨大なテキストから世界の言語的パターン…
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Attention機構と自己回帰生成
AIが「どこを見るか」を選ぶ瞬間、世界は姿を変えます――Attention（注意）機構は、膨大な情報の中から焦点…
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埋め込み（Embedding）とベクトル空間の原理
「埋め込み（Embedding）」とは、言葉や概念といった曖昧な存在を、多次元空間上の数値として“座標化”する…
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Transformerとは何か？
2017年の登場以来、Transformerは生成AIの中枢として言語処理の常識を一変させてきました。単語を一列に処…
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出力評価指標の基礎：Precision／Recall／BLEUを正しく使い分ける方法
AIモデルの性能をどう評価し、どの指標を採用するかは、単なる技術論ではなく“戦略”そのものです。Precisi…
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プロンプト設計の原則と失敗パターン ― 精度を10倍にする思考フレーム
AIの出力精度は、モデルの性能ではなく**「入力（プロンプト）の設計力」で決まります。同じモデル・同じ…
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AI/LLMの全体像と2025年実務導入ガイド
📌 本記事についてのご注意本記事は、AI/LLM（大規模言語モデル）の活用に関する一般的な情報提供を目的と…
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