OTSUMU KNOWLEDGE
LLMの基礎・モデル.
知ることを、事業を動かす力へ。
検証・開発・運用の現場で使える知識を集めました。
14件のナレッジ
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ローカルLLMとは？意味・仕組みと導入時の注意点
ローカルLLMとは、外部のAPIを使わず、自社のサーバーや手元のパソコンで動かす大規模言語モデルのことです。メリットと費用・運用の考え方、導入時の注意点を解説します。
続きを読む ↗機械学習とは？仕組み・種類と業務での活用例
機械学習とは、コンピューターが大量のデータから規則やパターンを自ら学び、予測や判断を行う技術です。仕組み、学習の種類、生成AIとの関係、業務での活用例と導入時の注意点を解…
続きを読む ↗プロンプトキャッシュとは？仕組み・効果と使いどころ
プロンプトキャッシュとは、生成AIに繰り返し渡す同じ入力部分の処理結果を再利用し、応答時間と利用料を抑える仕組みです。効く条件、設計のコツ、注意点を具体例とともに解説しま…
続きを読む ↗トークン（LLM）とは？意味・数え方と費用への影響
トークンとは、大規模言語モデル（LLM）が文章を処理するときの最小単位です。数え方の考え方、API利用料やコンテキストウィンドウとの関係、システム設計での注意点を解説します。
続きを読む ↗コンテキストウィンドウとは？意味と設計上の注意点
コンテキストウィンドウとは、LLMが一度の処理で参照できる情報量（トークン数）の上限です。仕組み、長い文書や会話を扱うときの設計の考え方、よくある誤解を解説します。
続きを読む ↗ディープラーニング（深層学習）とは？仕組みと活用例
ディープラーニング（深層学習）とは、人間の脳の神経回路を模したニューラルネットワークを多層に重ねて、データから複雑な特徴を学ぶ機械学習の手法です。仕組み、得意分野、業務…
続きを読む ↗蒸留（モデル蒸留）とは？意味・仕組みと実務での使い方
蒸留（モデル蒸留）とは、大きく高性能なAIモデルの出力を教材にして、小さなモデルに同じ振る舞いを学ばせる手法です。仕組み、使いどころ、ライセンス上の注意点を解説します。
続きを読む ↗教師あり学習・教師なし学習とは？違いと使い分け
教師あり学習は正解付きのデータから入力と正解の関係を学ぶ方法、教師なし学習は正解のないデータから構造やまとまりを見つける方法です。違い、代表的な手法、業務での使い分けを…
続きを読む ↗レイテンシとは？生成AIでの意味・原因と短くする方法
レイテンシとは、処理を依頼してから応答が返り始めるまでの待ち時間のことです。生成AIを組み込んだシステムで遅延が生じる原因、測り方、体感速度を改善する方法を解説します。
続きを読む ↗マルチモーダルとは？意味・仕組みと業務での活用例
マルチモーダルとは、文章・画像・音声・動画など複数の種類の情報をまとめて扱えるAIの性質や技術のことです。仕組み、できることの例、業務システムでの活用と注意点を解説します。
続きを読む ↗自然言語処理（NLP）とは？仕組み・できることと活用例
自然言語処理（NLP）とは、人間が日常的に使う言葉をコンピューターで分析・理解・生成する技術の総称です。主な処理の種類、生成AIとの関係、業務での活用例と注意点を解説します。
続きを読む ↗オープンウェイトモデルとは？意味・仕組みと実務での使い方
オープンウェイトモデルとは、学習済みの重み（パラメータ）が公開され、自社環境に置いて動かせるAIモデルのことです。API型との違い、ライセンスの確認点、業務での選び方を解説し…
続きを読む ↗SLM（小規模言語モデル）とは？意味・仕組みと使い方
SLM（小規模言語モデル）とは、パラメータ数を抑えて軽く速く動くように作られた言語モデルです。LLMとの違い、得意・不得意、業務システムでの使い分け方を解説します。
続きを読む ↗構造化出力（JSONモード）とは？意味・仕組みと使い方
構造化出力（JSONモード）とは、生成AIの出力を、JSONなどあらかじめ決めた形式に沿わせる機能や手法です。仕組み、システム開発での使いどころ、設計時の注意点を具体例とともに解…
続きを読む ↗FROM KNOWLEDGE TO ACTION
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