ナレッジグラフとは何か：知識をつながりで表現する｜LLMをもっと賢くする：ナレッジグラフ実践入門
ChatGPTの能力を“最大化”するプロンプト設計術10選：誰でも回答品質を劇的に引き上げられる理由 - Smart Watch Life｜スマートウォッチとガジェットのデジタル活用専門メディア
はじめに：無料版ChatGPTでも回答の質は“指示次第”で変わる ChatGPTは無料版でも非常に高い能力を持っていますが、プロンプト（指示文）の書き方によって回答のクオリティが大きく変わります。 特に、事前に状況・役割・目的を明確に指定してあげることで、曖昧な一般論が消え、専門家のような視点を伴った“芯のある回答”が返ってくるようになります。 本記事では、SNSで話題になっている「ChatGPT無料版を有能に変えるフレーズ10選」を土台にしつつ、 各フレーズがなぜ効果的なのか、どのように使うと最大限の効果を引き出せるのか、文章として自然に深掘りして解説します。 ChatGPT無料版でも回答が劇的に良くなる10のフレーズ ①「あなたは〇〇の専門家です。その立場から回答してください」 ChatGPTは役割が明確になるほど“思考の方向性”が定まり、回答の精度が上がります。 専門家設定を行うこと
AIの質問を『選択肢+推奨度+理由』にしたら、意思決定の質と速度が圧倒的にあがった
こんにちは、ログラスの松岡(@little_hand_s)です 3行まとめ AIに質問させるときに選択肢を提示させると、回答が楽で早くなる さらに、推奨度とその理由を出力させると、その根拠を元にAIと議論できるし、納得感を持って進められる 結果、意思決定が速くなり、質も上がる AIと対話しながら開発してますか？ Claude CodeやCursorなどのAI開発ツールを使ってる人、増えてますよね。 AIが暴走しないように、不明な点を質問させてる人も多いと思います。 でも、毎回自然言語で答えるの、面倒じゃないですか？ たとえば： AI: 「バリデーション、フロントエンドとバックエンドどっちでやりますか？」 あなた: 「うーん、両方かな。セキュリティ的にバックエンドは必須で、UX的にフロントエンドも欲しいし...」（と、入力すると長い） もしどちらでバリデーションするかを決めていなかった場合、
統一的プロンプトの終焉：もはやllmモデルに互換性はありません
CodeRabbit のAIコードレビューが NVIDIA Nemotron をサポート開始AI Code Reviews now support NVIDIA Nemotronの意訳です。 TL;DR: フロンティアモデルとオープンモデルを組み合わせることで、コスト効率が向上し、レビューが高速化されます。NVIDIA Nemotron は、CodeRabbit のセルフホスト利用者向けにサポートされています。 CodeRabbit は、AIコードレビューで使用する大規模言語モデル（LLM）の構成において、NVIDIA Nemotron ファミリーのオープンモデルをサポートしたことをお... 2025年は「AIスピード」の年、2026年は「Ai品質」の年になるでしょう2025 was the year of AI speed. 2026 will be the year of AI qua
OpenAI GPT-OSS 20Bモデルのファインチューニング完全ガイド
🚀 はじめに このチュートリアルでは、OpenAIの最新モデルGPT-OSS 20BをGoogle Colab L4 GPU（22GB VRAM）でファインチューニングする方法を解説します。UnslothライブラリとLoRAを使用することで、効率的にモデルを訓練できます。 <div class="align-center"> <a href="https://unsloth.ai/"><img src="https://github.com/unslothai/unsloth/raw/main/images/unsloth new logo.png" width="115"></a> <a href="https://discord.gg/unsloth"><img src="https://github.com/unslothai/unsloth/raw/main/images/Dis
OpenAIのオープンモデルGPT-oss 20Bがすごすぎる - きしだのHatena
OpenAIのオープンモデルが来ました。 120Bと20B。どちらもMoEで、アクティブパラメータはそれぞれ5.1B、3.6Bです。 そして4bit浮動小数点での量子化があるので、120Bは80GBのVRAM、20Bは16GBのVRAMで動きます。 Introducing gpt-oss | OpenAI LM Studioで動かす。早い！速い！ LM Studioに即来ていました。早い！ 最新版にしてllama.cppも更新が必要です。 追記: 0.3.22-b1で正式にgpt-ossに対応したようです。記事を書いた時点での0.3.21-b4では対応が不完全だったらしい。 起動時にgpt-oss-20bのダウンロードを勧めてきますね。 ということで、RTX4060 Ti 16GBで動かしました。71token/sec！速い！ 17000トークンまでならVRAMに載りそう。 送信時にRea
ChatGPT超えの中国AI「DeepSeek-R1」の衝撃
中国のAIスタートアップ「DeepSeek」は2025年1月20日、数学的推論やコーディング能力でOpenAIの最新モデル「o1」と同等性能を持つ大規模言語モデル「DeepSeek-R1」を公開した。 使用・複製・改変・再配布を自由に許可する寛容なMITライセンス下でのオープンソース提供および従来比95〜97%のコスト減となるAPI価格が特徴で、AI業界に激震が起きている。 強化学習を重視、コールドスタート問題にも対応 論文によると、DeepSeek-R1の特筆すべき点は、強化学習（RL：Reinforcement Learning）を駆使し、従来の教師あり学習（SFT：Supervised Fine-Tuning）に頼らず、自律的に思考連鎖（CoT：Chain-of-Thought）を学習する点だ。このアプローチにより、モデルは複雑な問題を解決するための思考の連鎖を探索し、自己検証や振り
オープンソースモデルでも力を合わせれば先端モデルに匹敵することを示す「Mixture-of-Agents（MoA）」アーキテクチャ | AIDB
LLMが進化を続ける中、一つの疑問が浮かび上がってきました。「複数のLLMの長所を組み合わせることで、単一のモデルを超える性能を実現できるのではないか？」この問いに答えるべく、研究者たちは新たなアプローチを開発しました。それが「Mixture-of-Agents（MoA）」です。なお、モデルマージとは別の概念です。 参照論文情報 タイトル：Mixture-of-Agents Enhances Large Language Model Capabilities 著者：Junlin Wang, Jue Wang, Ben Athiwaratkun, Ce Zhang, James Zou 所属：Together AI, Duke University, University of Chicago, Stanford University 背景 LLMは、人の好みに合わせて調整することで、より便
Claude 3とGPT-4のコーディング性能を比較！ | 株式会社LIG(リグ)｜DX支援・システム開発・Web制作
こんにちは、Technology部のジョシュです。 今日は、最近バズっている生成AIモデル「Claude 3」と「GPT-4」を比べてみましょう！ 生成AIが絶え間なく進化し続けるなかで、2024年3月に登場したAnthropic社の大規模言語モデルClaude 3。OpenAI社のGPT-4と比較され、多くの議論を呼び起こしています。 この記事ではこれら2つのモデルを深掘りし、それぞれの特徴、能力、そして生成したコードの結果を比較しながらご紹介します。生成AIのトレンドを知りたい方やAI開発に関心を持つ方々のご参考になれば幸いです。 GPT-4とClaude 3の概要 OpenAI社が開発した言語モデルGPT-4は生成AIを広めたモデルとして非常に有名で、様々なタスクをこなす能力があります。そんな中で3月に登場したAnthropic社のClaude 3は、いくつかの分野ではGPT-4を上
米OpenAI「公表しないで……」 ブラックボックスであるLLMの中身を“盗む”攻撃 米Googleらが発表
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 米Google DeepMindなどに所属する研究者らが発表した論文「Stealing Part of a Production Language Model」は、米OpenAIのGPT-4や米GoogleのPaLM-2などのクローズドな大規模言語モデル（LLM）から、モデルの一部を盗み出す攻撃を提案した研究報告である。言語モデルのAPIへのクエリを通じて、低コストでモデルの内部構造に関する情報を抽出することに成功した。 GPT-4やPaLM-2などの最先端AIモデルは、APIを通じて一般ユーザーに提供されているが、内部構造や学習に使用され
GPT連携アプリ開発時の必須知識、RAGをゼロから解説する。概要＆Pythonコード例
こんにちは。わいけいです。 今回の記事では、生成AI界隈ではかなり浸透している RAG について改めて解説していきます。 「低予算で言語モデルを使ったアプリを開発したい」というときに真っ先に選択肢に上がるRAGですが、私自身もRAGを使ったアプリケーションの実装を業務の中で何度も行ってきました。 今回はその知見をシェア出来れば幸いです。 RAG（Retrieval-Augmented Generation)とは まず、 そもそもRAGとは何ぞや？ というところから見ていきましょう。 RAG（Retrieval-Augmented Generation) は自然言語処理（NLP）と特に言語モデルの開発において使用される技術です。 この技術は、大規模な言語モデルが生成するテキストの品質と関連性を向上させるために、外部の情報源からの情報を取得（retrieval）して利用します。 要は、Chat
RAGの実案件に取り組んできた今までの知見をまとめてみた | DevelopersIO
はじめに 新規事業部 生成AIチーム 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい
マイクロソフト、初心者向け生成AI学習教材「生成AIアプリケーションの開発を始めるために必要な全知識を学べる12講座」を無償公開
マイクロソフト、初心者向け生成AI学習教材「生成AIアプリケーションの開発を始めるために必要な全知識を学べる12講座」を無償公開 コースの内容には、大規模言語モデル（LLM）がどのように動くかを理解する。「生成 AI と大規模言語モデルの紹介」、ユースケースに適したAIモデルを選択できるようにする「様々なLLMの調査と比較」、プロンプトの構造と使用法の理解のための「プロンプト・エンジニアリングの基礎」、埋め込み技術を利用したデータ検索アプリケーションを構築する「Vector Databasesを利用した検索アプリケーションの構築」、外部APIからデータを取得するためFunction Callingを設定する「Function Callingとの統合」など、入門的な内容から高度なアプリケーションの開発まで多岐にわたるレッスンが用意されています。 レッスン内容は日本語による説明と図で構成 各レ
英語の学術論文をChatGPT-4で執筆する際の手順メモ｜Kan Hatakeyama
はじめに英語の論文をGPT4に執筆させた際の手順を記します｡ 普段からChatGPTを使っている人にとっては､当たり前のやり取りしかしていないのですが､意外と使えていない方がnon-AI分野では多いので､丁寧にプロンプトを示していきます｡ (ワークショップで解説する必要が出てきたので､そのためのメモ書きです) GPT-4に論文は書けるのか?ゼロから書かせるのは難しいですが､日本語の下書きを英訳するのは得意で､少なくとも筆者が満足する品質のテキストが得られます｡ GPTを使って執筆をするメリットDeepLやGoogle翻訳と違い､英文のスタイル(e.g., 論文調)を明示的に指示できるので､翻訳のクオリティが高い 日本語ネイティブにとっては､日本語で書いた方が圧倒的に楽※ スペルミスや文法ミスを犯さないので､校正の手間も減る｡※ 基本的に翻訳タスクしか行っていないので､GPTが過去の類似文章
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LLMをもっと賢くする：ナレッジグラフ実践入門
『AIが平気で嘘をつく「ハルシネーション」』……「なぜAIがハルシネーションをするのか」をOpenAIが明らかにした論文を発表
もはや｢ChatGPT｣で騒いでいる場合ではない？
生成AIの「RAG」とは？ 知っておきたい重要キーワードを解説する【イニシャルB】
【Day 3】東大松尾研のLLM講座資料が公開されたから、詳しく読んでいくよ【備忘録】 - Qiita
【Day 2】東大松尾研のLLM講座資料が公開されたから、詳しく読んでいくよ【備忘録】 - Qiita
