自然言語処理

プロンプトエンジニアリング

LLMにおけるTop P Samplingとは?仕組み・調整方法・活用例を解説

LLM(大規模言語モデル)のTop P Samplingについて詳しく解説。仕組みや設定方法、活用例、注意点、今後の発展まで網羅。適切な調整でAIの出力を最適化しましょう。
プロンプトエンジニアリング

LLMにおけるTemperatureとは?役割、設定方法、実用例を解説

LLM(大規模言語モデル)のTemperatureについて徹底解説。Temperatureの役割や調整方法、実用例、注意点、さらに今後の可能性まで詳しくまとめました。
プロンプトエンジニアリング

AIと言語モデルの数学能力とは?仕組み、課題、応用例を徹底解説

AIと言語モデルの数学能力を詳しく解説!数学問題への取り組み方や課題、応用例、そして今後の展望について深掘りします。AIと数学の未来を考える一助に。
プロンプトエンジニアリング

言語モデルのキャリブレーションとは? 精度向上の仕組みと実践例を解説

言語モデルのキャリブレーションとは? AIの精度と信頼性を向上させる重要な技術です。本記事ではキャリブレーションの定義や仕組み、メリット・課題、実践例を分かりやすく解説します。
プロンプトエンジニアリング

言語モデルの自己評価とは? 仕組み・メリット・課題・実践例を解説

言語モデルの自己評価とは? なぜ重要なのか? 仕組みや精度向上のメカニズム、メリット・課題、実践事例を詳しく解説。AIの信頼性向上に向けた最新技術を紹介します。
プロンプトエンジニアリング

AIハルシネーションを解説!“もっともらしい嘘”が生まれる仕組みと対策

大規模言語モデルによる“AIハルシネーション”は、ありもしない情報を信憑性たっぷりに生成するリスクをはらみます。この記事では、発生の仕組み、社会的リスク、効果的な対策(RAGやFact-checkingなど)を詳しく解説。安全で信頼できるAI活用を目指す必読の内容です。