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読了時間: 6分
Chat GPT はどうやって生まれてきたのか? その3:OpenAIでクーデター?(AlexNet 特別編)
今やChat GPTについて知らない人はいないんじゃないか?って思えるぐらい有名になりました。しかし、何でこんな物が突然現れたのか不思議に思う方も多いのではないでしょうか?そこで、Chat GPTが登場するまでの様々な技術について、数式は使わずに平易に解説していくシリーズと...


読了時間: 9分
LLMに”反省”を促す。新手法Self-Contrastで振り返り能力を改善できる?
LLMは人間のように自然な対話を可能にする一方、時に誤った回答をすることもある。そこでLLMには自分の思考を見直し、誤りを修正する「内的振り返り能力」の強化が求められている。しかし従来手法には限界があった。そこで登場したのが「Self-Contrast」だ。複数の思考プロセ...


読了時間: 7分
LLMはプロンプトだけで試行錯誤できるか?最新研究が示す可能性と課題
ChatGPTに代表される大規模言語モデル(LLMs)が、プロンプトだけで試行錯誤しながら学習する能力を持つかどうかを調べた最新の研究が発表された。Krishnamurthy氏らの論文「Can large language models explore...


読了時間: 12分
LLMがゲームの未来を変える!?可能性と課題を考察
筆者は普段あまりゲームをプレイしないが、大規模言語モデル(LLM)とゲームの関係について興味を持ち、この機会にゲームについて少し勉強も兼ねて本記事を執筆することにした。本記事では、「Large Language Models and Games: A Survey and...


読了時間: 15分
生成AIが開発者の生産性を2倍に - マッキンゼーが示す実践的戦略
グローバルコンサルティング企業のマッキンゼーが発表した最新レポート「Unleashing developer productivity with generative AI(生成AIで開発者の生産性を解き放つ)」によると、生成AIの活用により、ソフトウェア開発者のコーディン...


読了時間: 11分
自分のAIレプリカ「LLM Twin」から学ぶ、人とAIの新しい関係
Paul Iusztinらが公開した「LLM Twin: Building Your Production-Ready AI Replica」と題したweb記事をベースに、自分そっくりに振る舞うAIレプリカ「LLM Twin」の仕組みと可能性について解説する。LLM...


読了時間: 12分
LLMとマルチラウンド検索によるフェイクニュース検出の新手法
本記事は、Guanghua Li氏らが発表した論文「Re-Search for The Truth: Multi-round Retrieval-augmented Large Language Models are Strong Fake News...


読了時間: 18分
LLMのセキュリティとリスク対策の現状と展望
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理の分野に革新をもたらしているが、セキュリティとプライバシーの課題も浮上している。LLMは機密情報の漏えいやサイバー攻撃の標的となる可能性があり、また偏見や誤情報を助長する恐れもある。本記事では、Sara...


読了時間: 9分
Google、次世代AIモデル「Gemini 1.5」を発表
Google が次世代の AI モデル「Gemini 1.5」を発表した。長文コンテキストの理解、効率的なアーキテクチャ、卓越した性能を兼ね備えた Gemini 1.5 は、これまで困難とされてきた複雑なタスクを自律的に処理することができ、様々な業界における AI...


読了時間: 11分
AIが創る未来の職場:グローバルな変革の波
AI時代の到来により、私たちの仕事はどう変わるのか?先進国のデスクワークから新興国の産業現場まで、AIの影響は想像以上に広範囲にわたる。本記事では、AIが労働市場に与える深刻な影響を掘り下げ、特に生産性の向上と所得格差の拡大という二つの大きなテーマに焦点を当てる。さらに、日...
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