Category Archives: AIの基礎知識

AIに辞書を持たせる方法について、RAGやベクトル検索の仕組みを通じて、AIがどのように知識を活用し、正確な回答を生成するかを解説します。

AIの微調整とは、既存のAIモデルを特定の目的に合わせて効率的に最適化する手法であり、短期間で自分専用の賢いAIを手に入れることができます。

プロンプトとは、AIに指示を与えるための言葉であり、具体的な指示をすることでより適切な応答を引き出す重要な役割を果たします。

エッジAIとクラウドAIは、それぞれ異なる場所でのデータ処理を行い、リアルタイム性やプライバシー保護を重視した技術です。

AI専用チップは、人工知能の処理を効率的に行うために特別に設計されたコンピュータ部品で、GPUやTPUなどが代表的です。

アルゴリズムとは、問題を解決するための手順やルールであり、日常生活からコンピュータまで幅広く活用されています。

学習率とは、AIが新しいことを学ぶ際の「一歩の大きさ」を決める重要な数値で、適切な設定がモデルの成長に大きく影響します。

データセットとは、AIが学ぶための「教材」であり、ラベル付きデータや前処理を経て学習用とテスト用に分けられる重要な情報の集まりです。

AIのパラメータは、重みやバイアスなどの数値を調整することで学習し、データから特徴を捉えるための重要な要素です。

トランスフォーマーは、言葉の関係性を理解し、新しい文章を生成するAI技術で、自己注意機構を用いて効率的に情報処理を行います。