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Introduction

  • 生成AIとは: 画像、音声、文章データの生成を目的とした人工知能技術の総称。

  • LLMとは: テキストデータの生成に特化した大規模言語モデルで、生成AIの一部。

  • 使用される場所: 広範囲にわたる応用が可能で、音声認識や翻訳、クリエイティブなコンテンツ作成など様々な分野で用いられる。

  • 進化の速さ: テクノロジーの急速な発展に伴い、生成AIとLLMの技術革新が続いている。

  • 年次予測: 2025年までに企業の70%が持続可能で倫理的なAI利用を確保しようとする。

基本的な用語 [1]

  • AI（人工知能）: コンピュータに認知、思考、学習機能を持たせる技術。

  • 機械学習（ML）: 学習データを活用し、自動的にパターンやルールを学習する手法。

  • 深層学習（DL）: ニューラルネットワークを活用して高精度なデータ分析を可能にする手法。

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モデルと学習手法 [1]

  • GAN（敵対的生成ネットワーク）: 生成と識別を兼ね備えた二つのニューラルネットワークによる学習モデル。

  • VAE（変分オートエンコーダ）: 元のデータに似た特徴的な画像を生成するモデル。

  • LLM（大規模言語モデル）: テキストデータを学習して文章生成や自然言語タスクを実行するモデル。

プロンプトとエンジニアリング [1]

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生成AIの応用事例 [2]

  • コンテンツ生成: 自動で記事や物語の作成をサポート。

  • 音声認識: 音声からのテキスト変換と解析。

  • 画像認識: 高精度な画像処理でのデータ分析。

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評価と品質 [1]

  • ハルシネーション: AIが生成する事実に基づかない情報の出力現象。

  • 解釈可能性: AIモデルの予測仕組みを明らかにできること。

  • 説明可能なAI: なぜその答えを出したかを説明可能なプロセス。

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セキュリティと倫理 [1]

  • AIガバナンス: AI開発と利用を監督する倫理基準と法的枠組み。

  • プロンプトインジェクション: 生成AIに誤作動を引き起こすサイバー攻撃の手法。

  • シンギュラリティ: AIが人類の知性を超える転換点の仮説。

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