生成AIの技術詳細（181～210）– 生成モデルの内部構造と技術を深く理解します。 –

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、拡散モデル（Diffusion Models）について学びました。拡散モデルの基本的な仕組みや応用、他の生成モデルとの違いについて解説しました。拡散モデルは高品質なデータ生成が可能で、GANやVAEの限界を克服...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、生成モデルの課題と限界について学びました。生成モデルが抱える品質や計算コスト、倫理的な問題について解説し、それらの課題に対する対策も紹介しました。生成モデルは非常に強力なツールですが、その...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、生成モデルの応用例について学びました。画像生成、テキスト生成、音声合成など、さまざまな具体的な応用例を紹介しました。生成モデルは、芸術からビジネス、医療まで幅広い分野で利用されていますが、...

前回の振り返り：モデルの安全性とフィルタリング 前回は、AIモデルの安全性を確保するためのフィルタリング技術について学びました。ブラックリスト方式や自然言語処理（NLP）フィルタリング、ヒューマン・イン・ザ・ループ（HITL）など、さまざまな手法...

前回の振り返り：プロンプトチューニング 前回は、プロンプトチューニングについて学びました。プロンプトの最適化により、事前学習済みのモデルから期待する出力を引き出しやすくする方法です。プロンプトの設計は、モデルの精度向上や応答の一貫性を保つ...

前回の振り返り：大規模事前学習モデル 前回は、大規模なデータセットで事前にトレーニングされたモデルについて解説しました。これらのモデルは、事前学習によって得られた一般的な特徴を特定のタスクに応用することで、高いパフォーマンスを発揮します。...

前回の振り返り：自己教師あり学習の応用 前回は、ラベルなしデータから特徴を学習する自己教師あり学習の応用について解説しました。自然言語処理や画像認識、音声処理といったさまざまな分野で、ラベル付きデータを大量に用意するコストを削減しつつ、高...

前回の振り返り：音声生成の評価指標 前回は、音声生成の評価方法について解説しました。PESQやSTOIのような客観的な評価指標から、MOSのような主観的評価まで、音声合成の品質を測定する手法を紹介しました。今回は、そのような音声生成モデルをはじめと...

前回の振り返り：Tacotron 前回は、Tacotronについて解説しました。Tacotronは、テキストから音声への変換を行うモデルで、音声アシスタントやナレーション生成など、幅広い音声合成アプリケーションで利用されています。特にTacotron 2では、生成された音...

前回の振り返り：音声生成モデル 前回は、音声生成技術の基本について解説しました。音声合成技術は、ルールベース、ユニット選択、パラメトリック音声合成などの従来手法から、ニューラルネットワークを活用したWaveNetやTacotronといった現代的なアプロ...

前回の振り返り：テキスト生成の評価指標 前回は、テキスト生成の評価指標について解説し、生成されたテキストの質を評価するための基準となるパープレキシティやBLEUスコアについて説明しました。パープレキシティはモデルの予測精度を測るための指標であ...

前回の振り返り：BERTとマスク化言語モデル 前回は、自然言語処理における強力なモデルであるBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）と、その学習方法の一つであるマスク化言語モデル（MLM）について解説しました。BERTは、文章...

前回の振り返り：マルチヘッド注意機構 前回は、マルチヘッド注意機構について詳しく解説しました。この機構は、Transformerモデルの中核を成す技術で、複数の視点から文脈を理解することで、テキスト生成や意味理解を高めることができます。マルチヘッド...

前回の振り返り：位置エンコーディング 前回は、Transformerモデルにおける位置エンコーディングについて解説しました。位置エンコーディングは、シーケンス内の単語の順序情報を扱うための手法であり、Transformerが単語の順序や文脈を理解するために重要...

前回の振り返り：GPTモデルの内部構造 前回は、GPTモデルの内部構造について解説しました。GPTはTransformerのデコーダ部分を基盤とし、自己注意機構やマスク付き自己注意といった技術を使って自然で一貫性のあるテキストを生成します。これにより、チャッ...