【生成AI入門】モデルマージとは？学習なしでモデルを合成する仕組みをわかりやすく解説
「学習をほとんどせずに、新しい高性能モデルを作る」——そんな一見ずるい方法が実際に機能してしまうのが、モデルマージの面白さです。この記事では、パラメーターを混ぜるとはどういうことか、なぜそんなことが可能なのか、そしてアンサンブルや蒸留と何が違うのかを、親記事より一歩踏み込んで解説します。
【生成AI入門】GPUとは？AI開発に欠かせない理由をCPUとの違いからわかりやすく解説
AIのニュースには必ずと言っていいほど「GPU」という言葉が登場します。もともとゲームの映像のための部品だったGPUが、なぜいまや国家戦略にまで関わる存在になったのでしょうか。この記事では、GPUとは何か、なぜAIと相性が良いのかを、CPUとの違いから一歩踏み込んで解説します。
【生成AI入門】LoRA・MoEとは？計算資源を効率化する2大技術をわかりやすく解説
「大きくすれば賢くなる。でも、その計算費用は誰が払うの？」——スケーリング則の裏側で深刻になったこの問題に答えるのが、計算資源の効率化技術です。この記事では代表格のLoRAとMixture of Experts (MoE)について、それぞれ「何を」「どうやって」節約しているのかを、親記事より一歩踏み込んで解説します。
【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
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。
【生成AI入門】スケーリング則とは？LLMが大きくなり続ける理由をわかりやすく解説
なぜAI企業は、巨額の費用をかけてまでモデルを大きくし続けるのでしょうか。その意思決定の裏付けになっているのが「スケーリング則」です。この記事では、何がどう「規則的」なのか、なぜそれが大規模化競争の引き金になったのか、そしてこの法則の限界まで、親記事より一段深く解説します。