LLMLingua: LLMのためのプロンプト圧縮技術

昨今、大規模言語モデル（LLM）は、様々なアプリケーションで活用されています。LLMの能力を最大限に引き出すため、Chain-of-Thought (CoT) や In-Context Learning (ICL)、Re […]

LangCodeではじめるAIコードアシスタント入門

AIコードアシスタントは、コードの自動生成だけでなく、既存の複雑なコードベースの理解やタスクの自動実行を通じて、開発者の作業を大きく変えつつあります。今回は、最近リリースされた「LangCode」と呼ばれるツールを紹介し […]

ガウス過程（GP: Gaussian Process）は、関数そのものに確率分布を定義するノンパラメトリックなモデルです。このモデルの最大の強みは、単なる予測値だけでなく、その不確実性（信頼区間）を定量的に示せる点にあり […]

複雑な組合せ最適化問題に直面したとき、どのようにすれば高速かつ効率的に最適解を見つけられるでしょうか。近年、この難問へのアプローチとして、2次非制約二値最適化（QUBO: Quadratic Unconstrained […]

近年の機械学習（ML）モデルは、ビッグデータ解析において非常に高い予測精度を達成しています。しかし、その意思決定に至るプロセスが不透明な「ブラックボックス」となってしまう課題が指摘されています。データから相関関係を発見す […]

データ駆動型の意思決定において、機械学習モデルは「どの顧客が商品を購入する可能性が高いか」という相関関係の予測に広く活用されています。しかし、マーケティング施策や介入の予算を真に最適化するためには、「我々の施策（介入）に […]

近年、深層学習（Deep Learning, DL）や大規模言語モデル（Large Language Models, LLM）といったAIシステムが目覚ましい進化を遂げています。しかし、それに伴い、これらの複雑なモデルの […]

現代の機械学習では、詳細なラベルを全てのデータに付与することが困難な場面が多く見られます。特に医療画像診断のような分野では、ピクセル単位の精緻なアノテーション（Annotation）には専門家の多大な労力が必要となり、実 […]

AI開発の潮流は、近年、「モデル中心AI（Model-Centric AI）」から、訓練データの品質向上に焦点を当てる「データ中心AI（Data-Centric AI）」へと大きく転換しました。AIシステムの最終的な精度 […]

強化学習（RL）は、エージェントが試行錯誤を通じて最適な行動を学習する機械学習の一分野です。近年、囲碁やビデオゲーム、大規模言語モデル（LLM）の制御など、多岐にわたる分野で著しい進展を遂げ、応用されています。特に、深 […]