コサイン類似度の限界: 埋め込みベクトルの類似度計算の最前線

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 […]

D-CLOSE －物体検出モデルのためのXAI技術

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、 […]

近年、Transformerモデルは自然言語処理（NLP）分野で目覚ましい成果を上げてきましたが、その革新的なアーキテクチャは時系列データ分析においても新たな可能性を切り拓いています。本記事では、このTransform […]

現代の農業は、人口増加による食料需要の増大、気候変動による生産リスク、そして資源の枯渇といった多くの課題に直面しています。これらの課題を克服し、持続可能な食料供給を実現するために注目されているのが、IoT（Interne […]

近年、コンピュータビジョンの分野では、目覚ましい発展を遂げた深層学習モデルが、その計算コストの高さから、実用的な課題に直面しています。特に、リアルタイム性が求められるアプリケーションや、計算資源に制約のあるモバイルデバイ […]

機械学習モデルの社会実装が加速する現代において、その推論速度は、アプリケーションの応答性、ひいてはユーザー体験を左右する重要な要素となっています。リアルタイム性が求められるエッジAIの現場から、大量データを処理するクラウ […]

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 […]

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 […]

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 […]