【生成AI入門】画像・音声も作れる仕組み｜拡散モデルと条件付き生成をやさしく解説新着!!
生成AIが作れるのは文章だけではありません。この記事では、画像・音声・動画などを生み出す生成モデルの技術動向を、「条件付き生成」と「拡散モデル」という2つのキーワードを軸にやさしく解説します。読み終わる頃には、「文章のAI」と「画像のAI」がどうつながっているのかが見えてきます。
【生成AI入門】LLMの性能評価｜ベンチマークとリーダーボードをやさしく解説新着!!
「新しいAIモデルが最高性能を更新」というニュースをよく見かけますが、その「性能」はどうやって測っているのでしょうか。この記事では、LLMの実力を測る共通テスト「ベンチマーク」と、その成績ランキング「リーダーボード」を初心者向けに解説します。数字やランキングをどう読み、どこに注意すべきかまで押さえれば、AI関連ニュースの見え方が変わります。
【生成AI入門】LLMの生成の仕組み｜In-Context Learning・CoT・top-pをやさしく解説新着!!
学習を終えたLLMは、私たちの入力(プロンプト)からどうやって答えを作っているのでしょうか。この記事では、追加の訓練なしに例示だけで賢くなる「コンテキスト内学習」、例の数による「Zero-Shot/Few-Shot」の区別、段階的に考えさせる「Chain-of-Thought」、そして答えの多様さを決める「サンプリング手法(top-pなど)」を、初心者向けにまとめて解説します。プロンプトの書き方が上手くなる、実用性の高い項目です。
【生成AI入門】アラインメントとは｜RLHFとインストラクションチューニングをやさしく解説新着!!
ChatGPTに質問すると、指示どおりに、丁寧に、そして危険な依頼には断りを入れながら答えてくれます。実はこれ、当たり前ではありません。「アラインメント」と呼ばれる特別な仕上げの工程があるからこそです。この記事では、AIを人間の意図や価値観に沿わせるアラインメントの考え方と、その代表的な手法である「インストラクションチューニング」「人間のフィードバックによる学習」を、初心者向けにやさしく解説します。
【生成AI入門】LLMの学習方法｜事前学習・ファインチューニング・自己教師あり学習をやさしく解説新着!!
大規模言語モデル(LLM)は、生まれつき賢いわけではなく「学習」によって育てられます。この記事では、AIの学習の基本である「教師あり学習」から、LLMを支える「自己教師あり学習」、そして「事前学習→ファインチューニング」という2段階の育て方まで、人間の学びにたとえながら丁寧に解説します。生成AIテスト第1章の中でも、用語どうしの関係が問われやすい重要項目です。