大規模言語モデル（LLM）入門：定義から学習プロセスまで完全ガイド
🔥 大規模言語モデル（LLM）入門：定義から学習プロセスまでの完全ガイド
2022年11月、OpenAI が ChatGPT を公開し、一夜にして世界中に衝撃が走りました。
人々は、この「チャットボット」が詩を書き、プログラミングをし、作文を添削するだけでなく、数学の問題を推論し、有名人のスタイルで文章を書き、さらには「もっともらしく嘘をつく」ことができることに驚きまし ...
7月13日 22:29 投稿
AIによる観光記念品パーソナライズカスタマイズシステム
クイックスタートガイド
InsCode(快馬)プラットフォームにアクセス: https://www.inscode.net
入力フィールドに以下内容を記入:
観光記念品店向けのAIパーソナライズカスタマイズシステムを開発したい。このシステムは、観光客のニーズに基づいて記念品のデザインを迅速に生成するものです。
システムのインタラクション詳細:
1. 入力フェーズ: 観光客が好み（色、スタ ...
7月7日 00:18 投稿
Coco AI 実践（1）：Coco Server を Linux に導入
Coco AI とは
Coco AI は、アプリケーションやファイル、Google Drive、Notion、Yuque、Hugo など複数のデータソースに接続可能な、オープンソースでクロスプラットフォームの統合検索および生産性向上ツールです。さまざまな大規模モデルとの連携により、個人向けのスマートな知識管理を実現し、プライベート環境への導入もサポートしています。
Docker を利用した導入手 ...
7月1日 18:35 投稿
AIワークフローの活用：柔軟な自動化プロセスの構築手順
ワークフローとは？
ワークフローは、イベント駆動型でステップベースのアプローチであり、アプリケーションの実行フローを制御・管理する手法です。この方式では、アプリケーションが独立したが互いに関連する複数の部分に分割され、それぞれの部分を「ステップ」と呼びます。各ステップは特定のイベントによって起動され、実行中に他のイベントをトリガーし、さらに次の ...
6月25日 17:38 投稿
LLM 推論におけるチャットテンプレートの整合性と実装上の注意点
大規模言語モデル（LLM）を実用環境に導入する際、モデルの推論結果が想定と異なる挙動を示すケースの多くは、チャットテンプレート（chat template）の不一致に起因します。これは、モデルの学習時・微調整時に用いられたトークン化形式と、推論時に実際に与えられるプロンプト構造が食い違っているために発生します。
典型的な障害事例と対応
コード補完ツールでの ...
6月21日 23:23 投稿
生成AIモデルの評価と改善：実践的アプローチ
生成AIモデルの出力品質に悩んでいませんか？テキスト、画像、コードといった非構造化データの評価は、従来の分類精度や回帰誤差のような単純な指標では捉えきれません。本記事では、体系的で実用的な評価・改善フレームワークを提供します。ここでは、定性的・定量的な評価手法、Weights & Biases（W&B）のようなプロ仕様のツール、実験の可視化と追跡、そして反復的 ...
6月19日 16:59 投稿
スクラッチで学ぶAIエージェント：ReActパターンとツール利用の実装
LLMの限界とエージェントの役割
大規模言語モデル（LLM）はテキスト生成において卓越した能力を発揮しますが、ファイルシステムへのアクセスや外部APIの実行といった実世界への干渉はできません。例えば、「test.txtの中身を教えて」という指示に対し、純粋なLLMは「ファイルへのアクセス権限がありません」と応答するか、架空の内容を生成してしまう可能性があります。
こ ...
6月17日 20:16 投稿
Semantic Kernel開発における一般的な問題と解決策
Semantic Kernel開発における一般的な問題と解決策
Semantic Kernel（SKと略称）は、マイクロソフトが開発したオープンソースのSDKで、GPTのような大規模言語モデル（LLM）との統合を簡素化し、AI駆動アプリケーションの構築を支援します。プラグイン開発やセマンティック関数呼び出しなどの機能をサポートしています。開発過程では、開発者が頻繁に遭遇するいくつかの問題 ...
6月16日 16:07 投稿
Scrapegraph-aiを活用したAIドキュメント分析パイプラインの実装ガイド
大量の非構造化データが含まれるPDF、Word、Webページなどのドキュメント処理において、手動での情報抽出は非効率であり、ヒューマンエラーのリスクを伴います。Scrapegraph-aiを導入することで、大規模言語モデル（LLM）を活用した意味理解に基づく自動解析パイプラインを構築し、情報抽出の精度と速度を飛躍的に向上させることが可能です。
インテリジェントなドキュメ ...
6月15日 22:59 投稿
KubernetesネイティブのAI推論オペレーターKubeAIによる運用実践
1. 背景と目的：なぜKubernetes上でAI推論を管理する必要があるのか
大規模言語モデル（LLM）や音声認識モデルを本番環境にデプロイする際、多くのエンジニアが直面する課題があります。開発環境では正常に動作していたモデルが、Kubernetesクラスターに移行すると、GPUリソースの割当不均衡、モデル起動遅延、リクエストキューの肥大化、スケーリングの非効率性といった問 ...
6月9日 20:38 投稿