生麦Lab

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、膨大なデータをもとに次に続く語の確率を計算する“統計的な装置”であり、そこに意図や思考は存在しないからです。しか…

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 Generation）の本質を鋭く突いています。RAGとは、外部の知識を検索・補強し、生成プロセスへと統合する「記憶…

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を無差別に吸収する「事前学習」で“基礎体力”を得ます。ですが、そのままでは人間社会と噛み合いません。次…

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を選び取る“視線”であり、自己回帰生成はその選択を未来へと連鎖させる“記憶”の構造です。本記事は、恋愛や…

「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”する技術です。AIはこのベクトル空間の中で、語と語の「近さ」や「関係性」を測り、人間の認知地図を模倣します…

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。単語を一列に処理していた従来のモデルとは異なり、文中のすべての要素が互いを“同時に見つめ合う”ことで文脈を再構築する…

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。Precision・Recall・F1・BLEUといった指標は、それぞれ異なる意味と役割を持ち、誤用すれば意思決定を誤らせます。…

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・同じデータでも、指示の仕方ひとつで結果が劇的に変わる――これは現場で繰り返し証明されてきた事実です。本記事…