【生成AI入門】ベンチマークとは？LLMの共通テストの中身と限界(汚染・飽和)をやさしく解説
2026年7月11日
「新モデルがベンチマークで高スコアを記録」——このスコア、実は「問題集の作り方」を知らないと正しく読めません。この記事では、LLMの共通テストである「ベンチマーク」が何でできているのか、そしてスコアを信じすぎてはいけない理由(汚染・飽和という2大問題)まで、一段深く掘り下げます。
【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
2026年7月11日
「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
2026年7月11日
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。
【E資格】大規模言語モデル(LLM)を徹底解説｜BERT・GPTの事前学習とRAG
2026年7月11日
Transformerを基盤とする大規模言語モデルの代表であるBERTとGPT系列を学ぶ項目です。両者の事前学習タスクの違いと、ファインチューニングからプロンプトベースの利用への流れが理解の中心になります。
【E資格】Word Embeddingを徹底解説｜Word2vec・CBOW・skip-gramの仕組み
2026年7月11日
単語を低次元の実数ベクトルで表現するWord Embedding(単語埋め込み)を学ぶ項目です。Word2vecを中心に、その学習方式であるCBOW・skip-gramと、効率化手法のネガティブサンプリングまでを扱います。