プロンプトエンジニアリングの奥義－「Meta Prompting」とは？

今日のAI、特に大規模言語モデル（LLM）は、私たちの仕事や日常に急速に浸透しつつあります。しかし、その能力を引き出すためには、AIに的確な指示を与える「プロンプト」が非常に重要な鍵を握ります。とはいえ、本当に効果的な […]

ボルツマン分類器: 熱統計力学に着想を得た超高速クラス分類器

機械学習の世界では、日々新しいアルゴリズムや興味深い論文が発表されています。そんな中、最近「Boltzmann Classifier: A Thermodynamic-Inspired Approach to Super […]

近年、ディープラーニングは画像認識、自然言語処理、音声認識など、多岐にわたる分野で目覚ましい成果を上げています。しかし、これらの高精度なモデルは、しばしば膨大なパラメータ数を持ち、その結果として大きなメモリ消費量や計算コ […]

私たちの周りでは、日々新しい技術やサービスが登場し、機械学習（ML）はそれらを支える中心的な役割を担っています。しかし、従来の機械学習モデルを訓練するには、大量のデータが必要となるのが一般的です。新しい感染症が突如とし […]

日々膨大なテキストデータが生み出される現代において、テキスト分類は情報整理や分析に欠かせない技術です。スパムメールのフィルタリング、ニュース記事のカテゴリ分け、顧客レビューの感情分析など、様々な応用があります。しかし、 […]

深層学習モデルは、与えられたデータからパターンを学習し、未知のデータに対して予測や判断を行います。この学習プロセスにおいて、モデルの予測がどれだけ「正しいか」あるいは「間違っているか」を定量的に評価する指標が必要不可欠で […]

近年のAI技術の発展において、画像認識、自然言語処理、推薦システムなど、様々なタスクでデータ間の「類似性」を理解し、活用することが重要となっています。このような背景から、入力データを効果的な特徴空間にマッピングし、類似す […]

現代のAI技術、特に自然言語処理（NLP）や画像処理の分野において、埋め込みベクトルは意味情報を表現するための強力なツールとして不可欠です。テキスト、画像、その他多様なモダリティのデータは、このベクトル空間において数値化 […]

近年の目覚ましいAI技術の発展に伴い、画像認識分野における物体検出モデルの活用が、医療や自動運転をはじめとする多岐にわたる分野で急速に拡大しています。しかしながら、これらの高性能な深層学習モデルが、どのように物体を検出し […]

AIが高度化する現代において、推論能力は人間知能の中核をなす重要な要素です。近年、大規模言語モデル（LLM）は、算術、常識推論、記号推論といった分野で目覚ましい進歩を遂げ、その推論能力を大きく向上させてきました。しかし、 […]