生成AI・大規模言語モデル（LLM） 【Generated Knowledge 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
Generated Knowledge Prompting （Generated Knowledge Prompting）「Generated Knowledge Prompting」とは、一言で言えば「AI自身に知識を書き出させてから、そ...
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） 【Tree of Thoughts (ToT)】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
Tree of Thoughts (ToT) （Tree of Thoughts (ToT)）Tree of Thoughts (ToT) とは、直訳すると「思考の木」という意味を持つ、AIに対する高度な推論手法の一つです。従来のAIが「直...
生成AI・大規模言語モデル（LLM） 【Self-Consistency】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
Self-Consistency （Self-Consistency）「Self-Consistency（自己整合性）」とは、一言でいえば「AIに同じ問いを何度も行い、最も多く出現した回答を正解として採用する」というプロンプトエンジニアリン...
生成AI・大規模言語モデル（LLM） 【Chain-of-Thought Prompting (CoT)】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
Chain-of-Thought Prompting (CoT) （Chain-of-Thought Prompting (CoT)）「Chain-of-Thought Prompting（CoT）」は、日本語で「思考の連鎖」と訳される、A...
生成AI・大規模言語モデル（LLM） 【Zero-Shot Learning】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
Zero-Shot Learning （Zero-Shot Learning）「Zero-Shot Learning（ゼロショット学習）」という言葉を聞いたことはありますか？一言でいえば、AIが「一度も見たことがないデータ」に対しても、持ち...
生成AI・大規模言語モデル（LLM） 【Few-Shot In-Context Learning】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
Few-Shot In-Context Learning （Few-Shot In-Context Learning）「Few-Shot In-Context Learning」とは、AIモデルを再学習させることなく、プロンプトの中に数件の...
生成AI・大規模言語モデル（LLM） 【Prompt Injection】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 Injection （Prompt Injection）生成AIの普及により、私たちの業務効率は飛躍的に向上しました。しかし、その裏側で警戒すべき重大なセキュリティリスクが存在します。それが「Prompt Injection（...
生成AI・大規模言語モデル（LLM） 【Adversarial Attacks】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
Adversarial Attacks （Adversarial Attacks）Adversarial Attacks（敵対的攻撃）とは、一言で言えば「AIを騙すための意図的な攻撃手法」のことです。私たちが普段便利に使っている生成AIや画...
生成AI・大規模言語モデル（LLM） 【Data Poisoning】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
Data Poisoning （Data Poisoning）「Data Poisoning（データポイズニング）」とは、一言でいえば「AIの学習データに悪意のある情報を紛れ込ませ、AIを意図的に誤作動させる攻撃手法」のことです。デジタル社...
生成AI・大規模言語モデル（LLM） 【Catastrophic Forgetting】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
Catastrophic Forgetting （Catastrophic Forgetting）「Catastrophic Forgetting（壊滅的忘却）」という言葉を聞いたことはありますか？これは、AIや機械学習モデルが新しい情報を...