宇宙物理学×深層学習：基礎アーキテクチャからAIエージェントまでを概観する
現代の天文学は、Vera C. Rubin天文台やRoman宇宙望遠鏡などに代表される次世代の観測サーベイの稼働により、かつてない規模のデータ主導型科学へと急激に移行しています。こうした膨大なデータを前にして、従来の解析 […]
LLMバイアスの体系的理解と実効的な緩和策ガイド
大規模言語モデル（LLM）は、自然言語処理の分野を根本から変革し、高度な推論能力を実現しました。しかしながら、LLMが社会インフラや意思決定システムに組み込まれるにつれて、出力や評価に潜む様々なバイアスが実稼働における重 […]
The Japan Bias: LLMに潜む隠れた文化的バイアス
大規模言語モデル（LLM）が世界中で利用される中で、モデルが出力する回答の「文化的な偏り」はAI開発における重要な課題となっています。これまで、LLMの文化的・地域的バイアスは、主にアメリカやヨーロッパといった欧米の視点 […]
SaluNet: ディープラーニングに正規化は必要なのか？
ディープラーニングモデルの学習を安定させる上で、Batch Normalization (バッチ正規化) や Layer Normalization (レイヤー正規化) といった正規化層は、長らく不可欠な技術とされてきま […]
LLMの量子化がもたらす「アライメントの崩壊」
LLM（大規模言語モデル）をクラウドやエッジ環境で実運用する際、推論コストやメモリ使用量を削減するための「量子化」は欠かせない技術です。しかし、実社会のハイステークスな領域への適用が進むにつれ、量子化がハルシネーションや […]
MinT: LLMを効率的に管理する次世代インフラ
近年、LLM（大規模言語モデル）の運用において、タスクやユーザーごとにモデルを微調整してデプロイする機会が増加しています。しかし、細分化されたバリアントごとにフルサイズのチェックポイントをコピーしたり移動させたりする従来 […]
ExecuTorch: モバイル・エッジデイバス向けAI推論の事始め
モバイル端末やエッジデバイス上でAIを動かす「オンデバイス推論」が近年注目を集めています。これまで、PyTorchで構築したモデルをエッジデバイスで展開する際は、主にTorchScriptベースの「PyTorch Mob […]
BERT-as-a-Judge: LLM評価の精度と効率を両立する新手法
LLMを活用したシステム開発において、モデルの生成した回答が正しいかを正確に評価するプロセスは、システムの信頼性を担保する上で非常に重要です。従来、回答の判定には正規表現（Regex）などを利用した字面の一致に頼る手法が […]
宇宙物理学研究の新たなパラダイム: AIサイエンティストと Human-in-the-Loop
現代の宇宙物理学におけるデータ解析は、データ表現やモデルの構造、最適化戦略といった高次元の「方法論的設計空間」を人間が網羅的に探索することが困難になっています。そのため、大規模言語モデル（LLM）を活用した自律型エージェ […]
LLMの学習と推論のメカニズム: なぜプロンプトで性能が変わるのか？
大規模言語モデル（LLM）は、「Next Sentence Prediction (NSP)」という極めてシンプルな目的で学習されているにもかかわらず、驚くほど高度な文脈理解や推論能力を発揮します。さらに興味深いことに、 […]