AIの転移学習とは？ファインチューニングとの違い・仕組みやメリットを徹底解説！
多くの企業がAI活用への一歩を踏み出せない背景には、データ収集と開発リソースの課題があります。AIの導入は検討したいが十分なデータがない、開発には時間もコストも...
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ファインチューニングの記事一覧
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...
LLMOpsとは？MLOpsとの違い・導入メリット・最適ツール、活用のコツを徹底解説
LLM（大規模言語モデル）が急速な進歩を遂げる中で、LLMを活用したシステムの導入に取り組む企業も増えています。しかし、LLMの真価を発揮させるには、開発から運...
RAGとファインチューニングの違いは？LLM開発の工数・コスト・効果を徹底比較！
LLM（大規模言語モデル）を拡張させる代表的な手法として挙げられるのが、RAG（検索拡張生成：Retrieval-Augmented Generation）とフ...
AX（AIトランスフォーメーション）とは？DXとの違い・活用メリット・推進例を徹底紹介！
定型業務のデジタル化（DX）を超え、AIを活用して意思決定や非定型業務そのものを自律的にするのがAXの本質 社内データを参照させる「RAG」と、企業文化や判断基...
ChatGPT GPTsとは？プロンプト登録だけでなく自社データを学習できる！活用例、注意点徹底解説
ChatGPTは全世界・全時代の公開Webサイトの情報から学習しています。しかし、20XX年XX月XX日までの情報といった時期的制限や、企業や個人がローカルに保...
ChatGPTでRAGを活用する方法は？課題や実装方法、活用事例、注意点を徹底解説！
多くの企業がChatGPTの活用を進める中で、機密情報の取り扱いやハルシネーションといった課題に直面しています。特に、顧客情報や社内の機密データを扱う部門では、...
生成AIの機密情報漏洩リスクはRAGで解決できる？メリットや強化策を徹底紹介！
従来の生成AIは、入力・データ送信・AIの学習・出力の各段階で、機密情報が意図せず漏洩するリスク RAG（検索拡張生成）は、AIに機密情報を「学習」させず、安全...
なぜRAGの評価は難しい？評価手法・重要フレームワーク・生成AIの精度を上げる改善方法を徹底解説！
RAGの評価は「検索（Retrieval）」と「生成（Generation）」に分けて行う必要 評価手法の主流は、高性能なLLMを審査員として使う「LLM-as...
LLM・SLM・VLM・MLLM・LVM・LMM・VLAなどの重要用語の意味と違いが分かる！重要な生成AIモデル種類紹介
企業のAI活用が加速するなか、LLM（大規模言語モデル）が業務効率化の重要ツールとして注目を集めています。しかし、LLM、VLM、MLLMなど、次々と登場する新...
