Mixture of Experts (MoE) －混合専門家モデルとは何か？

大規模言語モデル（LLM）は、自然言語処理からコンピュータビジョン、さらにそれ以上の領域に至るまで、様々な分野で大きな進歩を遂げています。LLMの驚異的な能力は、そのモデルサイズ、多様なデータセット、そしてトレーニング中 […]

XGBoostLSS －確率的推論のためのXGBoost拡張とその使い方

機械学習の世界では、予測モデルの精度だけでなく、その予測に伴う不確実性を理解することが重要です。特に、金融、医療、リスク管理などの分野では、予測の信頼性を評価し、それに基づいて意思決定を行う必要があります。 XGBoos […]

近年、OpenAIのWhisperに代表される大規模な自動音声認識（ASR）モデルが目覚ましい発展を遂げていますが、その計算コストの高さが実用上の課題となっています。特に、リアルタイム処理やリソース制約のある環境での利用 […]

プロンプト設計は、大規模言語モデル（LLM）の能力を最大限に引き出すための重要な要素です。しかし、効果的なプロンプトを作成するには、専門知識や試行錯誤が不可欠であり、特に正解データが利用できないオープンエンドなタスクでは […]

近年、大規模言語モデル（LLM）の急速な進化に伴い、マルチエージェントシステム（MAS）の可能性が大きく広がっています。従来、複雑なタスクの自動化には高度な専門知識と膨大な開発コストが必要でしたが、LLMを組み込むこと […]

近年、大量のテキストデータから有益な情報を抽出するために、トピックモデルが注目されています。トピックモデルは、文書集合に潜在するテーマ（トピック）を発見するための強力なツールであり、自然言語処理、情報検索、テキストマイニ […]

近年、AI技術は目覚ましい進化を遂げており、特に大規模言語モデル（LLM）の発展がソフトウェア開発の分野に革新をもたらしています。その中でも、MetaGPTは、マルチエージェントシステムを活用してソフトウェア開発の自動化 […]

LLM（大規模言語モデル）エージェントは、人工知能研究の最前線に位置づけられ、目覚ましい進化を遂げています。本稿では、LLMエージェントの基本的な概念から最新の研究動向、技術応用、さらには今後の展望について解説していきま […]

近年、深層学習を用いたコンピュータービジョンは目覚ましい進化を遂げ、私たちの生活やビジネスに大きな変革をもたらしています。特に物体検出技術は、自動運転、監視システム、医療画像解析など、幅広い分野で不可欠な技術となっていま […]

近年、大規模言語モデル（LLM）の登場により、自然言語処理の分野は大きく変革を遂げました。LLMの能力を最大限に引き出すためには、プロンプトエンジニアリングが不可欠であり、その重要性はますます高まっています。プロンプト […]