【生成AI入門】コンテキスト内学習(In-Context Learning)とは？仕組みを初心者向けに解説
2026年7月10日
プロンプトに例を2〜3個書き添えるだけで、AIの出力が見違えるほど良くなる——使ったことのある人なら経験があるはずです。モデルを訓練し直したわけでもないのに、なぜでしょうか。その鍵が「コンテキスト内学習」です。このページでは、この不思議な能力の正体と性質を一段深く掘り下げます。
【生成AI入門】インストラクションチューニングとは？指示に従うAIの作り方をやさしく解説
2026年7月10日
「要約して」「翻訳して」と頼むだけでAIが応えてくれるのは、当たり前のようでいて、実は特別な訓練の成果です。その訓練がインストラクションチューニングです。このページでは、どんなデータでどう訓練するのか、なぜ習っていない指示にも従えるようになるのか、そして何が苦手なのかまで、一段深く解説します。
【生成AI入門】RLHF(人間のフィードバックによる学習)とは？仕組みを図解でやさしく解説
2026年7月10日
対話型AIの応答が「感じよく、ちょうどよく」なったのは、人間の評価をモデルの学習に組み込む仕組みが生まれたからです。その代表がRLHF(人間のフィードバックからの強化学習)です。このページでは、親記事でざっくり紹介した4ステップの中身を一段深く解き明かし、この手法の強みと限界まで整理します。
【生成AI入門】アラインメントとは？AIを人間の価値観に沿わせる仕組みと難しさを解説
2026年7月10日
高性能なAIほど「賢いかどうか」と同じくらい、「人間の望む方向を向いているかどうか」が重要になります。この「方向をそろえる」問題がアラインメントです。このページでは、なぜアラインメントが必要なのか、何を目指すのか、そしてなぜ完璧には実現できないのかまで、一段深く掘り下げます。
【生成AI入門】ファインチューニングとは？種類・注意点・使いどころを初心者向けに解説
2026年7月9日
「自社データでファインチューニングしたAI」という言葉をニュースで見かけたことはありませんか。ファインチューニングは、汎用のLLMを特定の目的に合わせて作り替える強力な手段ですが、万能ではなく、向き不向きや落とし穴もあります。このページでは、その仕組みから実務での使いどころまでを一段深く解説します。