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LLM(大規模言語モデル)の記事一覧

LLM導入のROI(投資対効果)測定方法は?注意点と最大化に有効な改善策を徹底解説!

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LLM導入の投資対効果(ROI)を測るにはAPI利用料や開発費といった直接コストだけでなく運用保守やデータ準備などの「隠れコスト」も投資(I)に含める リターン...

LLMで学習データはなぜ重要?必要なデータ種類、収集方法、前処理・アノテーションの手法まで徹底解説!

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LLMプロジェクトの成否はモデルの性能以上に、ビジネス目的に合致した高品質な「学習データ」をいかに準備できるか 社内ナレッジや外部ソースからデータを収集し、前処...

LLMの導入・改善効果をA/Bテストで測定できる?指標設定から実施手順、分析の流れを徹底解説!

LLMの導入・改善効果をA/Bテストで測定できる?指標設定から実施手順、分析の流れを徹底解説!

LLM導入の成功には、効果の不確実性やコスト構造を乗り越えるため、感覚ではなく客観的なデータに基づくA/Bテストでの効果測定 比較対象は「導入前後」だけでなく、...

LLMの精度を評価・改善するテクニックとは?生成AIをつかいこなすデータ戦略のポイントを徹底解説!

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LLMの精度改善には、プロンプトエンジニアリングから、RAG、ファインチューニングまで目的に応じた複数のテクニック 精度が上がらない原因はモデルだけでなく、学習...

LLM導入での評価体制構築で難しいのは?生成AI改善サイクルの運用フロー、自動評価を実現するポイントを徹底解説!

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LLMは従来のシステムと異なり、継続的に評価し改善を繰り返す「育てる」視点が不可欠 正確な評価はIT部門の技術的視点だけでは不可能。業務部門の利用実感、経営層の...

LLM導入での評価指標(KPI)種類は?生成AIを最大活用できる選び方・設定の落とし穴を徹底解説!

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LLMの評価は応答速度や精度などの技術的指標だけでなく、「ROI」や「顧客満足度」といったビジネスインパクト、「ユーザーの使いやすさ」など複数の視点 LLMを「...

LLMをLLMで評価するLLM-as-a-Judgeとは?メリット・活用シーン・注意点を徹底紹介!

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近年、ChatGPTに搭載される「GPT」やAnthropicの提供するClaudeなどのLLM(大規模言語モデル)の活用が進む中で、ハルシネーションなどの問題...

LLMの人手評価とは?評価基準設計方法、評価者育成方法、管理ポイント、ツール活用法を徹底解説!

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LLMをビジネスで活用する際、自動評価では測れない「品質」を担保するために人による評価が不可欠 評価の目的を明確にし、正確性や一貫性といった評価項目、5段階など...

LLMの自動評価の代表的指標は?評価ツール・ベンチマーク、タスク別の使い分けと限界を徹底解説!

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LLMの性能評価には、単語の一致率を測る伝統的な指標(BLEU, ROUGE)から文脈や意味の近さを捉える指標(BERTScore, LLM-as-a-Judg...

オープンソースLLM15選!特徴・活用メリット・モデルの比較ポイントも徹底解説

オープンソースLLM15選!特徴・活用メリット・モデルの比較ポイントも徹底解説

ChatGPTに搭載されているOpenAIのGPTモデルなど、クローズドなLLM(大規模言語モデル)が圧倒的なシェアを有する状況ですが、企業のユニークなニーズに...

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