【生成AIニュースメモ】Preferred Networks、国産基盤モデル「PLaMo 3.0 Prime」を正式リリース(2026/6/22)
株式会社Preferred Networks(PFN)は2026年6月22日、フルスクラッチで開発する国産生成AI基盤モデルPLaMoの最新フラッグシップ「PLaMo 3.0 Prime」を正式に提供開始しました。2026年3月に発表したPLaMo 3.0 Prime β版をもとに、モニター利用や社内評価で得た知見を反映し、企業利用における実用性を高めたモデルです。API経由またはオンプレミスで利用でき、論理的思考を要する複雑なタスク向けのReasoningモデルに加え、応答速度の速いNon-reasoningモデルも提供することで、企業のさまざまな用途に応じて使い分けられます。
【G検定】ノーフリーランチの定理とは？「万能アルゴリズムは存在しない」の意味をわかりやすく解説
「結局、どの機械学習アルゴリズムが一番強いの？」——誰もが一度は抱くこの疑問に、理論の側から「そんなものは存在しない」と答えるのがノーフリーランチの定理です。G検定でも定義と解釈がよく問われる重要キーワードです。
【G検定】ユークリッド距離とは？k-meansやk近傍法を支える最も基本的な距離を解説
地図上の2地点を直線で結んだ長さ——それがユークリッド距離です。誰もが知っている「普通の距離」ですが、機械学習ではデータどうしの「似ている度合い」を測るものさしとして、k-means法やk近傍法の心臓部で働いています。他の距離との違いまで含めて整理しましょう。
【G検定】マハラノビス距離とは？データのばらつきを考慮した距離と異常検知への応用を解説
「平均から20離れている」と言われても、ばらつきの大きいデータなら普通のこと、ばらつきの小さいデータなら大事件です。この「ばらつきを考慮した離れ具合」を測るのがマハラノビス距離。異常検知の定番として、ユークリッド距離との対比で問われやすいキーワードです。
【G検定】二重降下現象とは？誤差が2回下がる不思議な現象と過学習の常識をわかりやすく解説
「モデルを大きくしすぎると過学習して性能が落ちる」——機械学習の教科書にはそう書かれています。ところが近年のディープラーニングでは、性能が一度落ちた後に、さらにモデルを大きくすると再び性能が良くなるという不思議な現象が確認されています。これが二重降下現象です。