Agent-as-a-Judge: 次世代の自律的評価システムに向けたロードマップ
AI評価の分野では、LLM自身の高度な理解力を活用して他のモデルを評価する「LLM-as-a-Judge」が広く普及しています。しかし、AIが生成する回答が高度化し、専門領域における多段階のタスクへと進化するにつれ、単一 […]
DeepOD入門: ディープラーニングによる異常検知の実践
システム運用や製造現場のデータ分析において、異常検知（Anomaly Detection：通常とは異なるデータを見つけ出す手法）は欠かせない技術です。ですが、データが複雑になるにつれて、従来の統計的な手法では十分な精度を […]
Prompt Repetition: プロンプト反復によるLLMの改善
LLMの精度向上のために、日々プロンプトの試行錯誤を繰り返しているエンジニアは多いはずです。Google Researchの研究チームは、そのような課題に対し、非常にシンプルかつ強力な解決策である「Prompt Repe […]
LLM-as-classifier: 階層的テキスト分類器の構築方法
2010年代以降、膨大なテキストデータから深い意味的パターンを認識するニーズは、かつてないほど高まっています。これまでのテキスト分類は、大量のラベル付きデータを用いたファインチューニング（Fine-tuning）が主流で […]
2025年まとめ: AI関連の必読論文 総チェック
2025年は、AI技術が「生成」から「推論（Reasoning）」、そして「自律的なエージェント（Agentic AI）」へと劇的な進化を遂げた1年でした。LLMの効率化から、マルチモーダル化、さらにはAI自身が科学的発 […]
Reranking モデルの進化: 古典的手法から大規模言語モデルまで
現代のデジタル社会において、情報を的確に見つけ出す 情報検索（IR: Information Retrieval）システムは、検索エンジンから知識管理プラットフォームに至るまで、欠かせない存在です。特に、大規模言語モデル […]
PyTorchで始める Deep Unfolding 入門: 数理最適化とニューラルネットワークの融合
近年、深層学習は画像認識などで圧倒的な性能を示していますが、信号処理や画像再構成などの逆問題において、その推論過程が不透明（ブラックボックス）である点が実務的な課題となっています,。特に信頼性が重視されるミッションクリテ […]
Deep Research 完全ガイド: 自律型LLMエージェントとアーキテクチャ
近年、大規模言語モデル（LLM）は、単にテキストを生成するだけでなく、複雑な問題解決を可能にする強力なエージェントへと急速に進化しています。しかし、現実世界の多くのオープンエンドなタスクは、単一のプロンプトや標準的なRA […]
promptolution: Pythonによるプロンプト最適化の実践
大規模言語モデル（LLM）を活用する際、その出力性能は入力プロンプト（指示文）の品質に大きく左右されます。この「プロンプトの感度（sensitivity）」は非常に高く、意味的に類似しているように見えるわずかな表現の違い […]
LLMの浅い理解と深い理解: AIは本当に言葉を理解しているのか？
生成AIは驚くほど流暢な文章を作成します。しかし一方で、事実とは異なる内容をもっともらしく語る「ハルシネーション」や、論理的に破綻した回答を生成することも少なくありません。なぜAIは、「言葉」の操り方は完璧なのに「意味」 […]