大規模言語モデルは知性か？現代AIの能力と限界

近年、大規模言語モデル（LLM）が示す驚異的なテキスト生成能力は、我々に「これは真の知性なのか？」という根源的な問いを投げかけています。その流暢さの裏で、LLMが膨大なテキストの統計的パターンを模倣しているだけの「確率的 […]

Socratic Self-Refine: 問答的自己改善によるLLMの推論能力向上

大規模言語モデル（LLM）は、Chain-of-Thought（CoT）プロンプティングを用いることで、数学的な問題解決から複雑な論理推論に至るまで、目覚ましい推論能力を発揮しています。しかし、推論過程を明示するCoTは […]

機械学習モデルを開発する際、私たちは精度（precision）や再現率（recall）、F1スコアといった定量的な指標を用いて性能を評価することが一般的です。これらの指標は、知識クレームの妥当性を確立するための尺度ですが […]

音声認識技術（ASR: Automatic Speech Recognition）の進化は目覚ましいものがありますが、その恩恵はインターネット上でリソースが豊富な一部の言語に偏重しており、世界の7,000以上の言語の大部 […]

ChatGPTやGeminiをはじめとする大規模言語モデル（LLM）は、人間が書いたかのような自然な文章を生成し、複雑な質問にも答えるなど、驚異的な能力を見せています。しかし、その万能に見える能力の裏で、根本的な問題を抱 […]

長年にわたり、多層パーセプトロン（Multi-Layer Perceptron, MLP）は、回帰分析、関数近似、パターン認識といった様々なタスクで中心的な役割を果たしてきました。しかし、その一方で、MLPにはいくつかの […]

近年、大規模言語モデル（LLM）とAIエージェントの急速な台頭により、システムにおける「コンテキスト」（文脈情報）の役割に大きな注目が集まっています。コンテキストウィンドウに配置された情報が、モデルの性能に著しく影響する […]

現代の宇宙物理学は、GaiaやDESI、LSSTといった大規模な天文サーベイによって、ビッグデータの時代へと突入しました。数十年前の観測が数千のソースを扱っていたのに対し、現在では数十億もの天体の観測データが日常的に生成 […]

知識グラフ（Knowledge Graphs, KG）は、構造化された知識を表現し、統合し、そして推論するための基盤となるインフラストラクチャとして機能します。意味検索や質問応答など、様々なアプリケーションの土台を支える […]

現代のエンジニアリングにおいて、最適な解を見つけ出す「最適化」は常に重要な課題です。しかし、目的関数の内部構造が不明確である、あるいは解析的に勾配を計算できない場合、その問題はブラックボックス最適化（Black-Box […]