生成AI・大規模言語モデル（LLM） 【チャンク分割推論】とは？IT・ビジネス現場での意味や使い方を分かりやすく解説
チャンク分割推論 （Chunking Inference）「チャンク分割推論（Chunking Inference）」とは、一言でいえば、AIが処理しきれない膨大な情報や複雑なタスクを、扱いやすい小さな単位（チャンク）に分割して段階的に処理...
生成AI・大規模言語モデル（LLM）
生成AI・大規模言語モデル（LLM） 生成AI・大規模言語モデル（LLM） 【アトリビュート抽出プロンプト】とは？IT・ビジネス現場での意味や使い方を分かりやすく解説
アトリビュート抽出プロンプト （Attribute Extraction Prompt）皆さんは、膨大なテキストデータから「必要な情報だけ」を瞬時に抜き出したいと考えたことはありませんか？「アトリビュート抽出プロンプト（Attribute ...
生成AI・大規模言語モデル（LLM） 【Prompt Decomposition】とは？IT・ビジネス現場での意味や使い方を分かりやすく解説
Prompt Decomposition （Prompt Decomposition）「Prompt Decomposition」とは、一言でいえば「AIへの複雑な指示を、小さな単位に分解して実行させる手法」のことです。最新のAIモデルは非...
生成AI・大規模言語モデル（LLM） 【Meta-Prompting】とは？IT・ビジネス現場での意味や使い方を分かりやすく解説
Meta-Prompting （Meta-Prompting）生成AIを活用する際、もっと賢い回答を引き出したいと考えたことはありませんか？「Meta-Prompting（メタプロンプティング）」とは、簡単に言えば「AIに、AIへの指示その...
生成AI・大規模言語モデル（LLM） 【Prompt Compression】とは？IT・ビジネス現場での意味や使い方を分かりやすく解説
Prompt Compression （Prompt Compression）Prompt Compression（プロンプト圧縮）とは、AIに入力する命令文（プロンプト）の情報を、意味を損なわずに短く、効率的な形式に変換する技術のことです...
生成AI・大規模言語モデル（LLM） 【Guardrails for LLMs】とは？IT・ビジネス現場での意味や使い方を分かりやすく解説
Guardrails for LLMs （Guardrails for LLMs）「Guardrails for LLMs」とは、一言で言えば「生成AIが暴走しないように設ける『安全柵（ガードレール）』」のことです。近年のビジネス現場では、...
生成AI・大規模言語モデル（LLM） 【Output De-duplication】とは？IT・ビジネス現場での意味や使い方を分かりやすく解説
Output De-duplication （Output De-duplication）皆さんは、AIに生成してもらった文章やコードの中に、同じような内容が何度も繰り返されていることに悩んだことはありませんか？「Output De-dup...
生成AI・大規模言語モデル（LLM） 【Model Alignment】とは？IT・ビジネス現場での意味や使い方を分かりやすく解説
Model Alignment （Model Alignment）「Model Alignment（モデル・アライメント）」という言葉を聞いたことはありますか？一言でいえば、AIの出力結果を「人間の意図や価値観に一致させる」ための重要なプロ...
生成AI・大規模言語モデル（LLM） 【Human Feedback in RLHF】とは？IT・ビジネス現場での意味や使い方を分かりやすく解説
Human Feedback in RLHF （Human Feedback in RLHF）「Human Feedback in RLHF」とは、一言でいえば「AIの回答を、人間が評価することで賢く育てる仕組み」のことです。AIが自律的に...
生成AI・大規模言語モデル（LLM） 【Prompt Evaluation Metrics】とは？IT・ビジネス現場での意味や使い方を分かりやすく解説
Prompt Evaluation Metrics （Prompt Evaluation Metrics）「Prompt Evaluation Metrics（プロンプト評価指標）」とは、AIに対する指示（プロンプト）がどれほど適切で、期待...