生成AI ニューラルネットワークのトレーニング
ニューラルネットワークのトレーニングニューラルネットワークのトレーニング概要🧠モデル構築ニューラルネットワークの層と接続を定義📊データ準備トレーニングデータとテストデータの用意🔄学習プロセス反復的な重み調整と誤差最小化ニューラルネットワーク...
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生成AI 損失関数とは？機械学習の代表的な誤差関数
損失関数とは平均二乗誤差は、回帰問題で最も一般的に使用される損失関数です。予測値と実際の値の差の二乗の平均を計算します。MSEは大きな誤差に対して敏感であり、誤差が大きいデータポイントに対してペナルティを与えます。平均絶対誤差（Mean A...
生成AI ASI（人工超知能）とは？社会への影響と技術の最終的な進化
ASI （人工超知能）とはASI（人工超知能）の概要🧠ASIの定義人間の知能を遥かに超える人工知能🚀ASIの特徴自己改善能力と包括的な知識を持つ🌍社会への影響科学技術の飛躍的進歩と社会構造の変革ASI（人工超知能）の定義と特徴ASI（Art...
生成AI 汎用人工知能（AGI）とは：AIの汎用性と人間以上の処理能力
汎用人工知能（AGI）とは汎用人工知能（AGI：Artificial General Intelligence）は、特定のタスクに限定されず、あらゆる知的作業を人間と同等またはそれ以上のレベルで実行できる人工知能を指します。従来のAI（人工...
生成AI 生成系AIカオスマップ まとめ 国内外のGenerative AIサービス
生成系AI カオスマップ生成系AI（ジェネレーティブAI）とは、テキスト、画像、音声、動画などの新しいコンテンツを生成することができる人工知能の一種です。生成系AIは、ディープラーニング（深層学習）を用いて構築されており、既存のデータパター...
生成AI SGEの使い方と設定方法を紹介 Google検索にAI搭載
SGEの使い方SGE（Search Generative Experience）は、Googleが提供する生成AIを活用した新しい検索体験です。SGEを使うことで、ユーザーはバッチリ求めた情報を得ることができます。以下では、SGEの使い方や...
生成AI fine-tuningとRAGの違い 生成AIの追加学習
fine-tuningとRAGの違いファインチューニングとRAGの主な違いアプローチの違い： ファインチューニング：モデルの内部パラメータを調整することで、特定のタスクに対する性能を向上させます。 RAG：外部情報を検索して生成プロセスに組...
生成AI VASA-1 Microsoft 写真からAIでリアルな動画を生成
VASA-1 MicrosoftVASA-1とはVASA-1は、Microsoftが開発した革新的なAIモデル。1枚の静止画像と音声クリップを入力するだけで、その画像の人物が実際に話しているかのように自然な表情や口の動きを再現した動画を生成...
生成AI LM Studioの使い方 ファインチューニングや日本語モデル
LLMをサクッとパソコンローカルで動かせるアプリ。オープンソース系のLLMなら、無課金で好きなだけ使えます。VRAM容量やメモリ容量はそれなりに必要。
生成AI LLMのベンチマーク 人間や他のAIによる自動評価
LLMのベンチマークLLM(大規模言語モデル)の性能を評価するためのベンチマークには、以下のようなものがあります。人間による評価人間が生成された文章やタスクの出力を直接評価する最も信頼できる方法ですが、コストがかかります。他のLLMによる自...