LLMを活用したDeep Researchエージェント開発－設計、アーキテクチャ、実装について

大規模言語モデル（LLM）の急速な進化は、近年、人間が数時間を要するような複雑な調査・分析プロセスを自律的に完了させるDeep Research（ディープリサーチ）エージェントという新しいカテゴリーのAIシステムを誕生さ […]

DINOv3: 自己教師あり学習による汎用ビジョン基盤モデル

高精度なAIモデルの構築には、大量かつ高品質な手動アノテーションが不可欠ですが、これは時間、コスト、労力の大きなボトルネックとなっています。特に医療画像や衛星画像のような特殊なドメインでは、ラベリングが極めて困難です。 […]

AI技術の進化はめざましく、特に深層学習は画像認識から自然言語処理まで、多様な分野で驚異的な成果を上げています。その強力な予測能力は目を見張るものがありますが、時に「なぜそのような判断を下したのか」という意思決定プロセス […]

近年、大規模言語モデル（LLM）は自然言語理解と生成において目覚ましい能力を示していますが、その性能は、膨大かつ高品質な学習データの存在に大きく依存します。現実には、十分な訓練データが不足したり、既存データの品質が低いと […]

近年、機械学習プロジェクトで扱うデータ量は増大し続けています。しかし、その膨大なデータすべてに手作業でアノテーション（教師ラベル付け）を行うのは、コストと時間の面で大きな課題です。この「アノテーションの壁」を乗り越える技 […]

近年、深層学習は様々な分野で目覚ましい進歩を遂げていますが、その成功の多くは大量のラベル付きデータに大きく依存しています。しかし、このデータの収集とアノテーション作業は非常に費用と時間がかかり、さらにアノテーションのバイ […]

機械学習（ML）モデル、特に深層ニューラルネットワーク（DNN）は、コンピュータービジョンや自然言語処理といった多岐にわたる分野で、これまでにない成功を収めています。これらのモデルは通常、i.i.d.（独立同分布）という […]

大規模言語モデル（LLM）を特定のタスクやドメインに特化させる「ファインチューニング」。その可能性に多くの開発者が惹きつけられる一方で、「膨大な計算コストがかかる」「高性能なGPUがなければ手も足も出ない」といった高いハ […]

AI、特に深層学習モデルが社会に急速に浸透し、画像認識から自動運転まで、その能力は目覚ましい進化を遂げています。しかし、その成果の裏で、モデルが抱える深刻な脆弱性については、まだ広く知られていません。実は、現在のAIモデ […]

IoTデバイスの普及に伴い、エッジAIの重要性は増すばかりです。しかし、クラウドAIには遅延やプライバシーの問題がつきものです。この課題を解決する技術として「TinyML」が知られていますが、近年その進化版である「Tin […]