【G検定】Source-Target Attentionとは？デコーダがエンコーダを参照する仕組みを解説
翻訳AIが「猫」という単語を出力する瞬間、入力側の「cats」に視線を向けている——そんな入力と出力の橋渡しをするのがSource-Target Attentionです。Self-Attentionとの区別が試験で狙われやすい、Attention理解の要となるキーワードです。
【G検定】価値原則とは？人間中心のAI社会原則とOECD原則を解説
AIをどんな価値観のもとで開発・利用すべきか——その「よりどころ」を明文化したものが価値原則です。日本の「人間中心のAI社会原則」やOECDの「AIに関する原則」が代表例です。この記事では、価値原則の意味と国内外の代表的な原則をわかりやすく解説します。
【G検定】Seq2Seqとは？エンコーダ・デコーダの仕組みと固定長ベクトルの課題を解説
英語の文を入れると日本語の文が出てくる——機械翻訳のような「系列を入れて系列を返す」処理を可能にしたのがSeq2Seq(Sequence to Sequence)モデルです。Attention、そしてTransformerへと続く自然言語処理の進化は、このモデルの登場から始まりました。仕組みと弱点をセットで理解しましょう。
【G検定】AIガバナンスとは？倫理原則を組織で実践する仕組みを解説
「AIを公平に、安全に使います」と宣言するだけでは、リスクは減りません。宣言を体制・ルール・チェックの仕組みに落とし込み、組織として回し続けること——それがAIガバナンスです。この記事では、AIガバナンスの中身と具体的な取り組みをわかりやすく解説します。
【G検定】Self-Attention（自己注意機構）とは？自分自身を参照する仕組みを解説
Self-Attention(自己注意機構)は、Attentionの中でも「同じデータの内部で要素同士の関連を計算する」タイプを指します。Transformerの中核であり、GPTやBERT、さらには画像認識のVision Transformerまで、現代AIの根幹を支える仕組みです。この記事では「自己参照」という切り口——自分自身のどこを見るのか、それの何がすごいのか——を中心に解説します。