LoRA（ローラ）とは？大規模言語モデルの低ランク適応ファインチューニング手法を徹底解説
LoRA（ローラ／Low-Rank Adaptation）とは、大規模言語モデルを効率的にファインチューニングするためのパラメータ効率化手法。元のモデルの重みを凍結したまま、小さな低ランク行列だけを学習する。本記事ではLoRAの読み方・仕組み・使い方・QLoRAとの違い・フルファインチューニングとの比較を徹底解説する。
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機械学習・ディープラーニングAGI（汎用人工知能）とは？読み方・ASIとの違い・到来時期・OpenAIやAnthropicの定義を徹底解説
AGI（汎用人工知能）とは、人間と同等以上の幅広い知的タスクをこなせるAIを指す概念です。読み方・ASIとの違い・主要AI企業の定義・到来時期予測・実現に向けた課題を徹底解説します。
機械学習・ディープラーニングマルチモーダルAIとは？仕組み・代表モデル・活用事例をわかりやすく解説
マルチモーダルAIは、テキスト・画像・音声・動画など複数のモダリティを統合して理解・生成するAI。読み方、仕組み、GPT-4oやGemini、Claudeなどの代表モデル、ユニモーダルとの違い、活用事例をわかりやすく解説します。
機械学習・ディープラーニングRLHF（人間のフィードバックによる強化学習）とは？読み方・仕組み・LLM訓練での活用を徹底解説
RLHFはReinforcement Learning from Human Feedbackの略で、人間の選好データを報酬モデルとしてLLMを強化学習で調整する技術。ChatGPTやClaudeの安全性・有用性を生んだ手法の仕組み・手順・限界を徹底解説。
機械学習・ディープラーニングConstitutional AI（コンスティチューショナルAI）とは？Anthropic発のAI安全性手法・読み方・RLHFとの違いを徹底解説
Constitutional AIとは何か、読み方・使い方・メリット・デメリット・関連用語との違いまで、実務で役立つ知識を網羅的に解説します。
機械学習・ディープラーニングTransformer（トランスフォーマー）とは？読み方・仕組み・Attentionまで徹底解説
Transformer（トランスフォーマー）とは、ChatGPTをはじめとする生成AIの基盤となるニューラルネットワーク構造です。読み方・Attention機構・RNNとの違い・代表モデル（BERT/GPT/LLaMA）・Pythonでの最小実装まで、初心者にもわかるように徹底解説します。
