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「連載「AIの原理」」の記事一覧

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【数式なしのAI解説】AIエージェントとマルチモーダルAIとは何か【AIの原理 第11回・最終回】
ここまでの回では、主に「一つの質問に、一つの答えを返す」というやり取りを前提に説明してきました。し…
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【数式なしのAI解説】AGI・ASI・シンギュラリティとは何か【AIの原理 第10回】
AGI、ASI、シンギュラリティ。AIをめぐる議論には、この三つの言葉がほぼ必ず登場します。しかし、これら…
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【数式なしのAI解説】ワールドモデルとは何か【AIの原理 第9回】
ここまで見てきたLLMは、文章から次の言葉を予測することを通じて、幅広い能力を身につけてきました。しか…
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【数式なしのAI解説】推論モデルとは何か【AIの原理 第8回】
第3回で見た強化学習は、第5回ではRLHFという形で、人間の好みを学ぶために使われていました。近年の推論…
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【数式なしのAI解説】スケーリング則とは何か【AIの原理 第7回】
モデルを大きくすればするほど性能が上がる、という経験則に、これまでの回で何度か触れてきました。この…
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【数式なしのAI解説】AttentionとTransformerとは何か【AIの原理 第6回】
Transformerは、文章を一語ずつ順番に読むという、それまで当然とされていた前提を捨てました。代わりに採…
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【数式なしのAI解説】ファインチューニングとRLHFとは何か【AIの原理 第5回】
前回見た事前学習を終えたモデルは、まだ「賢いアシスタント」ではありません。指示に従い、丁寧に受け答…
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【数式なしのAI解説】大規模言語モデル・LLMとは何か【AIの原理 第4回】
ChatGPTのような大規模言語モデルは、根っこをたどれば「次に来る単語を当てる」という、単純な課題を学習…
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【数式なしのAI解説】教師あり学習・教師なし学習・強化学習とは何か【AIの原理 第3回】
ネットワークが何を手がかりに学ぶかによって、学習にはいくつかの型があります。また、訓練に使ったデー…
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【数式なしのAI解説】損失関数、勾配降下法、誤差逆伝播とは何か【AIの原理 第2回】
ニューラルネットワークの「重み」は、最初はでたらめな値から始まります。それがどうやって、正しく判断…