AI/MachineLearning Phi-3: マイクロソフトが提案する次世代の小型言語モデル
Phi-3モデルの特徴と利用可能なプラットフォーム、品質とコストのバランスを考慮したPhi-3ファミリーの拡充、小型サイズで画期的なパフォーマンスを実現していること、安全性を第一に考えたモデル設計、新しい機能の解放、農業分野での活用事例などについて詳しく説明しています。
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AI/MachineLearning マルコフ連鎖: 複雑な現象をシンプルにモデル化する確率論の魔法
マルコフ連鎖は、複雑な現象をシンプルに表現できる強力なツールです。 また、Pythonを使ってマルコフ連鎖を定義する方法を解説しました。マルコフ連鎖は、現在の状態のみに依存して次の状態が確率的に決定される性質を持つ確率過程です。この性質を利用して、複雑な現象をシンプルにモデル化することができます。本記事を通じて、マルコフ連鎖の基礎理論と応用例について理解を深めていただければ幸いです。
AI/MachineLearning 言語モデル（LM）の歴史をひも解く、そしてLLMへ
本記事では、言語モデルの歴史と発展について詳細に解説しました。言語モデルの基礎から最新動向までを網羅的に解説しており、自然言語処理や人工知能に関心を持つ読者にとって有益な情報を提供しています。一方で、技術的な詳細については一部省略しているため、より専門的な知識を求める読者には物足りなさを感じさせる可能性があります。
AI/MachineLearning Seq2Seq: 自然言語処理の革新的手法
Seq2Seqは自然言語処理の革新的手法です。入力シーケンスから出力シーケンスを生成し、機械翻訳や文章要約などに応用できます。本記事では、Seq2Seqの基本概念から数式、Pythonでの実装例まで詳しく解説します。自然言語処理の可能性を広げるSeq2Seqの世界を探求しましょう。
AI/MachineLearning word2vec: 自然言語処理の可能性を広げる技術
word2vecは、自然言語処理（NLP）において重要な役割を果たす技術です。この記事では、word2vecの定義や仕組みを数式も交えて解説し、Pythonでの実装例を紹介します。また、word2vecの応用例や可能性についても探ります。NLPに興味がある方必見の記事です。
AI/MachineLearning BERT: 自然言語処理の革命
BERTは自然言語処理の分野で革新的な深層学習モデルとして注目を集めています。本記事では、BERTの仕組みや特徴、応用例、利点と制限について詳しく解説します。また、BERTをベースにした新しいモデルの紹介やPythonでの実装例も提供し、読者がBERTを理解し、活用するためのヒントを与えます。BERTは自然言語処理の発展に大きく貢献し、今後もその重要性は増していくでしょう。
AI/MachineLearning 対話型AIはこれを選ぶべき？Perplexityとは？
Perplexity(Perplexit.AI)は、AIを搭載した革新的な対話型検索エンジンです。この記事では、Perplexityの特徴や仕組み、使い方、そして今後の可能性について詳しく解説しました。
AI/MachineLearning Stable Diffusion3の研究論文を読み解く – 期待できる新機能は?
Stable Diffusionは、テキストからアートを生成するAI技術として大きな注目を集めています。開発元のStability AIが最近、Stable Diffusion 3の研究論文を公開しました。この論文を読み解くことで、次期バージョンでどのような新機能が期待できるのか考察してみます。
AI/MachineLearning OpenAIのVoice Engine: AIによる音声合成技術の可能性と課題
OpenAIが開発したVoice Engineは、わずか15秒の音声サンプルから自然な音声を生成するAIモデルです。教育、翻訳、医療など様々な分野での活用が期待される一方、悪用のリスクにも警鐘が鳴らされています。Voice Engineの初期活用事例と安全性への取り組み、そして今後の展望について詳しく解説します。AIによる音声合成技術の可能性と課題を探ります。
AI/MachineLearning 進化的アルゴリズムが切り拓く新時代の基盤モデル開発
はじめに 大規模言語モデル（LLM）の開発コストが高騰する中、モデルマージングという新しい技術が注目を集めています。モデルマージングは、複数の事前学習済みモデルを組み合わせることで、低コストでLLMを開発する画期的なアプローチです。しかし、...