大規模言語モデルのためのエージェント推論

従来の大規模言語モデル（LLM）は、入力に対して静的にテキストを予測・生成するシステムとして機能してきましたが、情報が絶えず変化する動的な環境下では、その対応力に限界がありました。現在、この課題を突破する鍵として「エージ […]

AIコーディングエージェントの限界と課題：3万件のプルリクエスト分析から見る現実

GitHub CopilotやDevinといったAIツールは、今や単なるコード補完のアシスタントではなく、自律的にコードを書き、プルリクエスト（PR）まで作成する「エージェント」へと進化を遂げています。しかし、彼らは実際 […]

近年、GPT-5などの最先端モデルが、数学や物理、生物学といった様々な分野で新たな知見を生み出し、人間レベルの知能を示しているという報告が相次いでいます。モデルが複雑な課題を解き、科学の研究プロセスを大幅に加速させる様子 […]

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 […]

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 […]

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 […]

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 […]

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 […]

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 […]