生麦Lab
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AI/LLM
理論・基礎
「理論・基礎」の記事一覧
分散表現とベクトル埋め込みの原理 ― 「共起」が意味を生む仕組み
私たちは「言葉の意味」をどのように理解しているのだろうか。「犬」という単語を見れば、頭の中には「散…
2025年10月19日
AI/LLM
理論・基礎
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…
2025年10月8日
AI/LLM
理論・基礎
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…
2025年10月8日
AI/LLM
理論・基礎
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…
2025年10月8日
AI/LLM
理論・基礎
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…
2025年10月8日
AI/LLM
理論・基礎
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…
2025年10月8日
AI/LLM
理論・基礎
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…
2025年10月8日
AI/LLM
理論・基礎