学習ハブ

LLM ベースのアプリケーションを開発するための適切なモデルを選択する方法
大規模言語モデル (LLM) は、AI アプリケーションの構築方法と操作方法を一変させました。チャットボット、自動コンテンツ ジェネレーター、コード アシスタント、ドメイン固有のソリューションのいずれを開発する場合でも、適切なモデルを選択することが重要な第一歩です。オープンソース (80 億のパラメーター、130 億、700 億、1760 億など) とクローズド ソース (独自の API ベースのソリューションなど) の両方のモデル数が増えているため、適切なモデルを選択するのは困難です。この記事は、要件を評価し、さまざまな LLM オプションを体系的に評価するのに役立つことを目的としています。 1. ユースケースと要件を決定する アプリケーションの種類 会話型 AI : チャットボットや仮想アシスタントには、強力な対話管理機能とコンテキスト追跡機能を備えたモデルが必要になる場合があります。 テキスト生成: 複数のドメイン (マーケティング コピー、クリエイティブ...
LLM ベースのアプリケーションを開発するための適切なモデルを選択する方法
大規模言語モデル (LLM) は、AI アプリケーションの構築方法と操作方法を一変させました。チャットボット、自動コンテンツ ジェネレーター、コード アシスタント、ドメイン固有のソリューションのいずれを開発する場合でも、適切なモデルを選択することが重要な第一歩です。オープンソース (80 億のパラメーター、130 億、700 億、1760 億など) とクローズド ソース (独自の API ベースのソリューションなど) の両方のモデル数が増えているため、適切なモデルを選択するのは困難です。この記事は、要件を評価し、さまざまな LLM オプションを体系的に評価するのに役立つことを目的としています。 1. ユースケースと要件を決定する アプリケーションの種類 会話型 AI : チャットボットや仮想アシスタントには、強力な対話管理機能とコンテキスト追跡機能を備えたモデルが必要になる場合があります。 テキスト生成: 複数のドメイン (マーケティング コピー、クリエイティブ...

生成型 AI と識別型 AI: 詳細でわかりやすいガイド
人工知能 (AI) は、ストリーミング サービスでの映画の推薦、スパム メールのフィルタリング、さらには音声のテキスト変換など、私たちの日常生活の一部になっています。AI の広大な分野には、多くのサブフィールドと技術があります。重要な 2 つのアプローチは、生成 AI と識別 AI です。この記事では、各アプローチの内容、それらの違い、そしてこれらの違いがなぜ重要なのかについて説明します。 1. 生成 AI とは何ですか? まずは、最近大きな注目を集めている技術である生成 AI から始めましょう。生成 AI の主な目的は、何か新しいものを作成することです。ChatGPT (テキスト生成)、DALL·E (画像生成)、音楽生成モデルなど、聞いたことがあるかどうかにかかわらず、これらはすべて生成システムが機能している例です。 生成 AI はどのように機能しますか? 生成モデルはデータからパターンを学習し、学習した知識を使用して新しい出力を生成します。つまり、既存のデータを分類したりラベル付けするだけでなく、元の入力データに似た新しいデータを生成します。 確率分布: 生成 AI...
生成型 AI と識別型 AI: 詳細でわかりやすいガイド
人工知能 (AI) は、ストリーミング サービスでの映画の推薦、スパム メールのフィルタリング、さらには音声のテキスト変換など、私たちの日常生活の一部になっています。AI の広大な分野には、多くのサブフィールドと技術があります。重要な 2 つのアプローチは、生成 AI と識別 AI です。この記事では、各アプローチの内容、それらの違い、そしてこれらの違いがなぜ重要なのかについて説明します。 1. 生成 AI とは何ですか? まずは、最近大きな注目を集めている技術である生成 AI から始めましょう。生成 AI の主な目的は、何か新しいものを作成することです。ChatGPT (テキスト生成)、DALL·E (画像生成)、音楽生成モデルなど、聞いたことがあるかどうかにかかわらず、これらはすべて生成システムが機能している例です。 生成 AI はどのように機能しますか? 生成モデルはデータからパターンを学習し、学習した知識を使用して新しい出力を生成します。つまり、既存のデータを分類したりラベル付けするだけでなく、元の入力データに似た新しいデータを生成します。 確率分布: 生成 AI...

仮説主導型製品管理
1. 製品管理における仮説とは何ですか? 製品管理において、仮説とは、機能、実験、または取り組みの結果を予測する明確なステートメントです。提案された変更がユーザーの行動や主要なビジネス指標にどのような影響を与えるかについての最良の推測と考えてください。例: 「新規ユーザーがAI生成の最初のコピーを作成するのに役立つ、魅力的で教育的なAI生成コンテンツを提供すれば、 そうすれば、彼らは私たちの製品の現実的な価値をより早く理解するでしょう。なぜなら、高価なデザイナーを雇わずに自社製品をカスタマイズし、すぐに結果を得ることがいかに簡単かがわかるからです。」 仮説は、何を構築するか、どのように構築するか、成功を判断するためにどの指標を追跡するかについての決定を導きます。これらの点を早い段階で明確にすることで、より焦点を絞った開発とより洞察に富んだ実験が可能になります。 2. 強力な仮説を構築することがなぜ重要なのか 集中 明確に定義された仮説により、実験や機能の変更の正確な目標について全員が一致することができます。 明瞭性 何を証明または反証しようとしているのかを伝え、成功がどのようなものであるかについての混乱を残しません。 効率 明確な方向性や目的なしに機能を作成したりテストを実行したりすることを防ぎます。 リスク管理 仮説を早期にテストすることで、大量のリソースを投入する前に、正しい方向に進んでいるかどうかを確認できます。 3. 良い仮説の核となる要素 強力な仮説には通常、次の 3 つの部分があります。 予測ユーザー、市場、または製品に関してあなたが信じていることは真実です。 提案されたアクションその仮定に基づいて実装する予定の機能または変更。 期待される結果仮定が正しい場合に期待される、具体的で測定可能な結果。 仮説を書くときは、 「…ならば、…ならば、…だから」という表現を使うと便利です。例: 「パーソナライズされたオンボーディング チェックリスト (アクション) を導入すると、新しいユーザーはステップ...
仮説主導型製品管理
1. 製品管理における仮説とは何ですか? 製品管理において、仮説とは、機能、実験、または取り組みの結果を予測する明確なステートメントです。提案された変更がユーザーの行動や主要なビジネス指標にどのような影響を与えるかについての最良の推測と考えてください。例: 「新規ユーザーがAI生成の最初のコピーを作成するのに役立つ、魅力的で教育的なAI生成コンテンツを提供すれば、 そうすれば、彼らは私たちの製品の現実的な価値をより早く理解するでしょう。なぜなら、高価なデザイナーを雇わずに自社製品をカスタマイズし、すぐに結果を得ることがいかに簡単かがわかるからです。」 仮説は、何を構築するか、どのように構築するか、成功を判断するためにどの指標を追跡するかについての決定を導きます。これらの点を早い段階で明確にすることで、より焦点を絞った開発とより洞察に富んだ実験が可能になります。 2. 強力な仮説を構築することがなぜ重要なのか 集中 明確に定義された仮説により、実験や機能の変更の正確な目標について全員が一致することができます。 明瞭性 何を証明または反証しようとしているのかを伝え、成功がどのようなものであるかについての混乱を残しません。 効率 明確な方向性や目的なしに機能を作成したりテストを実行したりすることを防ぎます。 リスク管理 仮説を早期にテストすることで、大量のリソースを投入する前に、正しい方向に進んでいるかどうかを確認できます。 3. 良い仮説の核となる要素 強力な仮説には通常、次の 3 つの部分があります。 予測ユーザー、市場、または製品に関してあなたが信じていることは真実です。 提案されたアクションその仮定に基づいて実装する予定の機能または変更。 期待される結果仮定が正しい場合に期待される、具体的で測定可能な結果。 仮説を書くときは、 「…ならば、…ならば、…だから」という表現を使うと便利です。例: 「パーソナライズされたオンボーディング チェックリスト (アクション) を導入すると、新しいユーザーはステップ...

主要な生成 AI アルゴリズムの簡易ガイド
生成 AI により、コンピューターは既存のものを分析するだけでなく、テキスト、画像、音楽などの新しいものを作成できます。以下では、生成 AI モデルの 4 つの主なタイプと、それらが現実世界でどのように役立つかをわかりやすく簡潔に説明します。 1. トランスフォーマーベースのモデル 彼らは何者か 仕組み: すべての単語 (または「トークン」) を調べ、各単語が他の単語とどのように関連しているかをチェックすることでテキストを分析します。 一般的な例: GPT (下書きやチャットボットの返信を書くために使用)、BERT (テキストや質問を理解するために使用)。 なぜ重要なのか 言語タスクに最適: 要約、翻訳、トピックの提案、顧客サポートの自動化。 簡単に適応可能: 特定のデータ (法律用語や医療メモなど) を使用して「微調整」できます。 実際の使用例 旅行会社は、Transformer モデルを使用して、パーソナライズされた旅行プランを作成します。顧客が好み (ビーチ、美術館など) を入力すると、モデルが旅程を作成し、計画にかかる時間を節約します。...
主要な生成 AI アルゴリズムの簡易ガイド
生成 AI により、コンピューターは既存のものを分析するだけでなく、テキスト、画像、音楽などの新しいものを作成できます。以下では、生成 AI モデルの 4 つの主なタイプと、それらが現実世界でどのように役立つかをわかりやすく簡潔に説明します。 1. トランスフォーマーベースのモデル 彼らは何者か 仕組み: すべての単語 (または「トークン」) を調べ、各単語が他の単語とどのように関連しているかをチェックすることでテキストを分析します。 一般的な例: GPT (下書きやチャットボットの返信を書くために使用)、BERT (テキストや質問を理解するために使用)。 なぜ重要なのか 言語タスクに最適: 要約、翻訳、トピックの提案、顧客サポートの自動化。 簡単に適応可能: 特定のデータ (法律用語や医療メモなど) を使用して「微調整」できます。 実際の使用例 旅行会社は、Transformer モデルを使用して、パーソナライズされた旅行プランを作成します。顧客が好み (ビーチ、美術館など) を入力すると、モデルが旅程を作成し、計画にかかる時間を節約します。...

旅の途中の初心者向けチュートリアル: AI アート作成を始める
Midjourney でクリエイティブな旅を始めることは、刺激的でやりがいのあることです。芸術的で高度に様式化された作品で知られる Midjourney は、ユニークで想像力豊かなアートを制作したいクリエイターの間で人気があります。この初心者向けのガイドでは、Midjourney のインターフェース、機能、サブスクリプション プランについて知っておくべきすべてのことを説明します。 1. 旅の途中での準備 ステップ1: Discordサーバーに参加するMidjourney は Discord を通じて運営されています。まずは公式 Discord サーバーに参加してください。まだアカウントをお持ちでない場合は、Discord アカウントが必要になります。 ステップ2: 新規参入チャンネルを見つけるサーバーで、#newbies などのラベルが付いた新人向けチャンネルを探します。ここから画像の生成を開始できます。 ステップ3: 生成を開始する/imagineに続いてプロンプトを入力すると、アートの生成が始まります。例: /imagine A dreamy forest at sunrise, vibrant colors, ultra-realistic....
旅の途中の初心者向けチュートリアル: AI アート作成を始める
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中級者向けチュートリアル: パラメータとプロンプトの習得
Midjourney の基本に慣れたら、高度な機能とパラメータをマスターして作品をレベルアップしましょう。この中級ガイドは、プロンプトを洗練させ、Midjourney の創造力を最大限に引き出すのに役立ちます。 1. アートを強化するための重要なパラメータ --v (バージョン)さまざまなスタイルに使用する Midjourney モデルのバージョンを指定します。例: /imagine A futuristic city skyline --v 5 --q (品質) レンダリング品質を制御します。品質が高いほど時間がかかりますが、より詳細なレンダリングが行われます。例: /imagine A detailed dragon flying over mountains --q 2 --ar (アスペクト比)画像の幅と高さの比率を設定します。例:...
中級者向けチュートリアル: パラメータとプロンプトの習得
Midjourney の基本に慣れたら、高度な機能とパラメータをマスターして作品をレベルアップしましょう。この中級ガイドは、プロンプトを洗練させ、Midjourney の創造力を最大限に引き出すのに役立ちます。 1. アートを強化するための重要なパラメータ --v (バージョン)さまざまなスタイルに使用する Midjourney モデルのバージョンを指定します。例: /imagine A futuristic city skyline --v 5 --q (品質) レンダリング品質を制御します。品質が高いほど時間がかかりますが、より詳細なレンダリングが行われます。例: /imagine A detailed dragon flying over mountains --q 2 --ar (アスペクト比)画像の幅と高さの比率を設定します。例:...