生成AIの技術

このカテゴリの記事

• 01 生成AIとは - 新しいものを作り出すAI 生成AIとは
• 02 生成モデルと識別モデルの違い 生成AIとは
• 03 言語モデルとは - 次の単語を予測する 言語モデル
• 04 単語の埋め込み表現(Word Embedding) 言語モデル
• 05 アテンション機構 - 大事な部分に注目する Transformer
• 06 セルフアテンション - 文脈を理解する仕組み Transformer
• 07 Transformerアーキテクチャ - AIの革命児 Transformer
• 08 エンコーダとデコーダの役割 Transformer
• 09 位置エンコーディング - 語順を教える Transformer
• 10 トークナイザ - テキストを分割する 言語モデル
• 11 GPTシリーズの進化 - GPT-1からGPT-4oまで LLM
• 12 BERTの概要 - 双方向で文脈を理解 LLM
• 13 大規模言語モデル(LLM)とは LLM
• 14 LLMの学習方法 - 事前学習の仕組み LLM
• 15 事前学習データ - LLMは何を読んで育つ? LLM
• 16 スケーリング則 - 大きいほど賢くなる? LLM
• 17 創発的能力 - 予想外の賢さが現れる LLM
• 18 インストラクションチューニング LLM
• 19 RLHF - 人間のフィードバックで学ぶ LLM
• 20 チャットモデルの仕組み LLM
• 21 拡散モデルの基本 - ノイズから画像へ 画像生成
• 22 Stable Diffusion の仕組み 画像生成
• 23 画像生成のプロセス - テキストから画像へ 画像生成
• 24 Text-to-Image - 言葉で絵を描く 画像生成
• 25 Image-to-Image - 画像を変換する 画像生成
• 26 VAE(変分オートエンコーダ)の基本 画像生成
• 27 マルチモーダルAI - 見て聞いて話すAI マルチモーダル
• 28 視覚言語モデル - 画像を理解するLLM マルチモーダル
• 29 音声合成AI - テキストを声に変える 音声・動画
• 30 音声認識AI - 声をテキストに変える 音声・動画
• 31 動画生成AI - SoraとGen-2 音声・動画
• 32 音楽生成AI - AIが作曲する時代 音声・動画
• 33 コード生成AI - Copilotの仕組み コード生成
• 34 RAG(検索拡張生成) - 外部知識で回答精度UP RAG
• 35 ベクトルデータベースの基本 RAG
• 36 ファインチューニング応用 - 自社モデルを作る カスタマイズ
• 37 LoRA・アダプタ - 軽量な追加学習 カスタマイズ
• 38 モデルの量子化 - 軽くして速くする 効率化
• 39 エッジAI - 端末で動くAI 効率化
• 40 Phase 4 まとめ - 生成AI技術の総復習 まとめ
• 41 MoE(Mixture of Experts) - 専門家AIの寄せ集め LLM
• 42 推論時計算 - 考える時間で賢くなるAI LLM
• 43 GPT-4o・Claude 3.7 Sonnet・Gemini 2.0｜公式発表で振り返る3モデル LLM
• 44 Grounding(接地) - AIの回答を現実に繋ぐ RAG
• 45 生成AIパスポートのシラバス改訂｜2026年2月改訂と2027年2月試験からの新シラバス まとめ
• 46 生成AIパスポート第4版の差分｜RAG・AIエージェント・AI法 まとめ

このカテゴリで扱うテーマ

• Transformer とアテンション
• 大規模言語モデル (LLM)
• 画像生成AI (拡散モデル)
• マルチモーダルAI
• RAG・ファインチューニング