生成AI、画像認識、AI開発企業等のAI会社マッチング支援サービス

記事一覧

LLM(大規模言語モデル)の記事一覧

プロンプトとは?生成AIにおける役割から最適化する効果・プロンプトエンジニアリング・今後の動向まで徹底解説!

プロンプトとは?生成AIにおける役割から最適化する効果・プロンプトエンジニアリング・今後の動向まで徹底解説!

プロンプトは単なる「AIへの問いかけ」から、システム開発における「インターフェース設計」や「行動ロジックの定義書」へと変化 出力のブレを抑え、業務に即した構造化...

Rerank 4とは?特徴、モデルの種類と機能、料金プラン、使う方法まで徹底解説!

Rerank 4とは?特徴、モデルの種類と機能、料金プラン、使う方法まで徹底解説!

Rerank 4は、エンタープライズAI検索を前提に設計されたリランキングモデルで、BM25やEmbedding後の検索結果を文脈理解にもとづいて再順位付けでき...

LLMとは?企業活用事例・世界モデルとの違い・導入方法とコスト・代表的モデルを徹底解説!AI Marketでの導入相談事例付き

LLMとは?企業活用事例・世界モデルとの違い・導入方法とコスト・代表的モデルを徹底解説!AI Marketでの導入相談事例付き

生成AI(ジェネレーティブAI)の発展に伴い、「LLM(大規模言語モデル)」への関心が高まっています。特に、ChatGPTの急速な普及によりメディアでも非常に多...

RAGのチューニングはなぜ必要?精度を下げない戦略・具体的検討方法を徹底解説!

RAGのチューニングはなぜ必要?精度を下げない戦略・具体的検討方法を徹底解説!

RAGの精度は単一の要因ではなく、「データ前処理」「埋め込みモデル」「検索アルゴリズム」「生成(プロンプト)」という4つの連動する要素で決まり、それぞれに特有の...

Rerankモデルとは?仕組み・活用メリット・RAGでの導入方法を徹底紹介!

Rerankモデルとは?仕組み・活用メリット・RAGでの導入方法を徹底紹介!

LLM(大規模言語モデル)のハルシネーション解決や独自データの参照を行う手法として、RAG(検索拡張生成:Retrieval-Augmented Generat...

AI駆動開発でMLOpsはなぜ重要?導入手順7ステップも徹底解説!

AI駆動開発でMLOpsはなぜ重要?導入手順7ステップも徹底解説!

AI駆動開発による高速なシステム構築も、MLOpsによる継続的な品質管理がなければ負の遺産を量産するリスク MLOpsはモデルの精度指標と事業KPIを紐付けるこ...

世界モデルとは?仕組み・従来型AIとの違い・メリット・現状課題を徹底紹介!

世界モデルとは?仕組み・従来型AIとの違い・メリット・現状課題を徹底紹介!

世界モデルはAIが現実世界の物理法則や因果関係を内部に再現し、過去・現在・未来を一貫して推論 自動運転での危険予知、製造業でのデジタルツインによる開発効率化、ロ...

AI駆動開発に必要な技術とは?使い分け方や活用の注意点を徹底解説!

AI駆動開発に必要な技術とは?使い分け方や活用の注意点を徹底解説!

AI駆動開発の核心は、場当たり的なバイブコーディングを脱し、厳密な仕様をAIに与える仕様駆動開発(SDD)へと回帰する AIの知能は推論にかける計算量(時間)に...

AI駆動開発の費用を徹底解説!内訳・隠れコスト・従来ROIとの違いは?

AI駆動開発の費用を徹底解説!内訳・隠れコスト・従来ROIとの違いは?

従来の開発人件費に加え、AIが思考・試行錯誤する際の推論コストや、自社ナレッジを維持する埋め込み・データベース費用が主要な変動費 hAI生成物の整合性を監督し、...

AI駆動開発とは?役立つツール・メリット・手順・成功ポイントを徹底紹介!

AI駆動開発とは?役立つツール・メリット・手順・成功ポイントを徹底紹介!

AI駆動開発は、AIがコード生成やテストを補助するだけでなく、企画から運用まで開発ライフサイクル全体に関与 開発スピードの向上、ヒューマンエラー防止、エンジニア...

1 10 11 12 13