【生成AI入門】リーダーボードとは？LLMランキングの仕組みと投票型評価をやさしく解説
「AIモデルのランキングで首位交代」——こんなニュースの裏側には、必ず「リーダーボード」があります。この記事では、リーダーボードという順位表がどうやって作られているのか、特に近年重要になっている「人間の投票で順位を決める方式」の仕組みまで、一段深く掘り下げて解説します。
【生成AI入門】サンプリング手法とは？top-p・top-k・温度の違いを初心者向けにやさしく解説
同じ質問をしたのに、AIの答えが毎回少しずつ違う——その理由をご存じですか？答えの鍵を握るのが「サンプリング手法」です。この記事では、LLMが最後の最後に言葉を1つ選ぶ瞬間に何が起きているのかを、top-p・top-k・温度という3つの代表的な調整方法とともに、一段深く解説します。
【生成AI入門】Chain-of-Thought(CoT)とは？途中の思考で正答率が上がる理由をやさしく解説
「ステップバイステップで考えて」とAIに頼むと答えの精度が上がる——そんな話を聞いたことはありませんか？この不思議な現象の正体が、Chain-of-Thought(チェーン・オブ・ソート)というプロンプト技法です。この記事では、なぜ「途中を書かせるだけ」で賢くなるのかという理由まで、一段深く掘り下げて解説します。
【生成AI入門】Few-Shotとは？効果的な例示の作り方・選び方のコツを徹底解説
AIへの頼みごとがうまく伝わらないとき、最も強力な一手が「お手本を見せる」ことです。この使い方がFew-Shotです。ただし、例なら何でもよいわけではありません。例の質・そろえ方・数によって結果は大きく変わります。このページでは「どんな例を、どう見せるか」という例示の設計方法に焦点を当てて解説します(例なしで動く仕組みは項目k1-5-2のZero-Shotで扱っています)。
【生成AI入門】Zero-Shotとは？例なしでAIが動く仕組みと限界をわかりやすく解説
「この文章を要約して」——たったこれだけの指示で、AIは初めて見る文章をきちんと要約してくれます。お手本を1つも見せていないのに、です。この「例なしでタスクをこなす」使い方がZero-Shotです。このページでは、なぜ例なしで動くのかという仕組みと、どこで限界が来るのかに焦点を当てて解説します(例示の設計方法は項目k1-5-3のFew-Shotで扱います)。