「○○語的に正しい単語の並べ方」を統計モデル、あるいは規則の集合を用いて表現したもの。 ○○語、にはたとえば日本語やC言語が入る。
ほとんどの場合は、自然言語に対する統計モデルのことを指す。
2020〜2021年（このあたりで初めて登場） 🧠 2020〜2021で「LLM＝知能の萌芽」を最も明確に論じた論文 🌟 1. Understanding the Capabilities, Limitations, and Societal Impact of Large Language Models (2021) Tamkin, Brundage, Clark, Ganguli この論文は、GPT‑3 を題材にしながら、 - LLM が「汎用的な言語能力」を持つ - その能力は従来の NLP モデルとは質的に異なる - “一般知能の構成要素としての言語能力” を議論 - 社会的影響が A…
イタリア・テック情報futuroprossimo12/10 イタリアのインスブリア大学Università degli Studi dell'Insubriaの調査によると、 GPT-4o-miniのようなモデルによって生成されるDOI（科学出版物識別子）の約40%は完全に捏造されています。 この対応で、インスブリア大学は「Self-Healing LLM」と呼ばれるアーキテクチャを開発しました。 これは、人工知能によって生成されたテキスト内の参考文献を自動的に監視、検証、修正するシステムです 言語モデル・生成AIが推論中に書誌データベースに直接アクセスすることなく確率的にテキストを生成する限…
import numpy as np import random # ===== 1) 語彙 ===== vocab_list = [ "[PAD]","[BOS]","[EOS]","[UNK]", "京都","東京","大阪","京都市", "寺院","紅葉","観光","歴史","美しい","有名", "AI","難しい","面白い","研究","倫理", "好き","食べ物","寿司","ラーメン","カレー","たこ焼き","ケーキ", "色","青","赤","緑","黒","ピンク", "住んでいる","場所", "は","が","です","とは","について","何","？",…
日本のAI音声認識研究が世界をリードする理由 日本は、人工知能の中でも特に「音声認識」の分野で世界的に高い評価を得ている。研究者たちは、単に技術的な成果を出すだけでなく、国際的な研究の方向性を牽引してきた。背景には、1980年代から1990年代にかけて行われた日本独自の長期的な研究投資がある。 バブル期のNTTとATRが築いた基盤 1980年代後半、日本がバブル経済の絶頂期にあった頃、国内の大手通信企業や政府機関は、未来の通信技術を見据えた大規模な研究開発投資を進めていた。その代表がNTTとATR（Advanced Telecommunications Research）である。これらの研究機…
ChatGPTに教えてもらった。これ、めちゃくちゃ面白い！！！ 『言語モデルが、なぜ、乗算できるんですか？』 途中、省略で、作ってくれた普通のシンプルなニューラルネット（python)。 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np # ===== データ生成 ===== N = 2000 a = np.random.randint(0, 10, N) b = np.ra…
『文藝春秋』は芥川賞発表月だ。今期は該当作なしの結果だった。注目候補作一篇と、選考委員や歴代受賞作家らの寄稿による特集記事とでページを構成してある。直木賞も該当作なしだったという。両賞そろって受賞作が出なかったのは、二十七年ぶりだそうだ。 販売サイドおよび書店筋からは、書入れの機会を逸したと、若干の意見があったようだ。運営サイドや選考委員諸氏だとて、さような意見は百も承知ながら、まさか白を黒とも云いくるめられまい。 任命された委員により規約に則って厳正選考された結果に、書店事情からとやかく意見が出ること自体が余計なお世話だと、いちおうは云える。が、メディアによる喧伝も含めて、持ちつ持たれつで時…
💬 しろくまと学ぶプロンプトエンジニアリング 〜なぜ、言葉の“職人技”がAI時代のキーになるのか！？〜 1. 起源と歴史：言葉がAIを動かす時代の幕開け プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering、以下PE）とは、大規模言語モデル（LLM）に対し、目的に合った応答を引き出す“設計された入力”の技術です。 **NLP黎明期（1960年代）**はルールベース。しろくま式には言葉を“手書きルール”で操作してた時代。 2015年以降：Transformer構造（注意メカニズム）の登場で、文脈理解AI時代に。 2022年〜今：ChatGPTなどのLLMの普及で、「ただ聞く」から「設…
2025年、日本国内外でAI（人工知能）の進化と活用が加速する中、日本でも多くの企業や自治体がAI技術を取り入れ、社会のさまざまな場面で話題を呼びました。教育や医療、金融、インフラ、そして日常生活にまで影響を与えるAIの活用事例や、最新の技術トレンドに関する注目記事をまとめてご紹介します。AIに関心のある方はもちろん、ビジネスや研究のヒントを探している方にも必見の内容です。 1. 中国発のAIエージェント「Manus」が話題に 中国のManusAIが発表した完全自律型AIエージェント「Manus」は、OpenAIの「Deep Research」よりも高性能であることが明らかになり、注目を集めま…
目次 はじめに 解説 ①Ollamaの入手とインストール ②Phi-4モデルのインストール ③Phi-4モデルの実行 最後に はじめに MicrosoftからPhi-4という言語モデルがMITライセンスとして公開されました。 この記事ではこのPhi-4をローカルで動作させるためにOllamaというツールを活用して利用できるようにするまでの解説をしようと思います。 news.yahoo.co.jp 参考にしたサイト ollama/README.md at main · ollama/ollama · GitHub 個人の備忘録としてまとめています。誤った情報がある場合があります。 コメントにてご…
マンガでわかるClaude3.5Sonnet超入門書: 初心者にやさしい漫画＋図解【chatgpt4o】【GPTs】【プロンプト】【Artifacts】 1：AI初心者が直面する選択の悩み 2：初心者に最適なAIツールの見つけ方 3：AIを活用することで得られる未来 4：「マンガでわかるClaude3.5Sonnet超入門書」書籍紹介 1：AI初心者が直面する選択の悩み AIの進化は驚くべきスピードで進んでおり、その可能性は日々広がっています。 特に言語モデルの進化は、私たちの生活やビジネスに大きな影響を与えています。 しかし、これだけ多くの選択肢がある中で、どのAIを選べばいいのかという問題…
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