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［論文紹介］AIの限界：なぜ時間を正確に読めないのか？
はじめに 本稿では、人工知能（AI）が人間にとっては簡単なタスクであるアナログ時計の読み取りやカレンダーの理解に苦戦するという最新の研究結果について、Live Science の記事「AI models can't tell time or read a calendar, study reveals」をもと... -
［技術解説］RAGかCAGか？あなたのAIプロジェクトに最適な知識拡張技術の選び方
はじめに 大規模言語モデル（LLM）が抱える知識の限界という課題と、その解決策として注目されている2つの拡張生成技術、RAG (Retrieval Augmented Generation) と CAG (Cache Augmented Generation) が注目されています。 本稿では、IBMがYouTube上で... -
【技術解説】 専門知識を誰もが理解できる時代へ：Googleの最新「高忠実度テキスト簡略化」技術詳解
はじめに 本稿では、Google Researchが発表した大規模言語モデル（LLM）であるGeminiを活用した最新のテキスト簡略化技術について、A詳細にご紹介します。現代社会において情報は爆発的に増加していますが、専門的な知識や複雑な表現は、多くの人々にと... -
［技術解説］LLMの性能を引き出す技術：RAG、ファインチューニング、プロンプトエンジニアリングの使い分け
はじめに 近年、大規模言語モデル（LLM）の進化は目覚ましいものがありますが、特定のタスクやドメインにおいてその性能を最大限に引き出すためには、さらなる最適化が不可欠です。本稿では、AIモデル、特にLLMの応答品質や精度を向上させるための主要な... -
［技術解説］地域密着型データでよりグローバルなAIを：Google の「Amplify Initiative」を解説
はじめに 生成AIモデルは、教育からイノベーションに至るまで、世界中の生活を変革する可能性を秘めています。しかし、その能力は、言語、トピック、地理的範囲において偏りのあるトレーニングデータによって制限されているのが現状です。特に、地域固有... -
[技術解説] LLMは世界の健康課題を解決できるか？地域特有の熱帯病・感染症に対するLLM性能評価の最前線
はじめに 近年、大規模言語モデル（LLM）は目覚ましい発展を遂げ、様々な分野での応用が期待されています。医療分野も例外ではなく、質問応答システムなどを通じて、診断支援や医療情報へのアクセス向上に貢献する可能性が示されています。特に、医療資... -
[新技術紹介] C2S-Scale: 大規模言語モデルが拓く生命科学の世界、次世代シングルセル解析手法への発展
はじめに 近年、生命科学分野では、個々の細胞が持つ遺伝子発現情報を網羅的に解析するシングルセルRNAシーケンシング（scRNA-seq）技術が注目されています。これにより、細胞一つひとつの個性や機能を詳細に理解することが可能になりました。しかし、sc... -
【エンジニア向け技術解説】Microsoft発・超効率1ビットLLM「BitNet b1.58 2B4T」登場！
はじめに 本稿では、Microsoft Researchによって開発された、初のオープンソース・ネイティブ1ビット大規模言語モデル（LLM）である「BitNet b1.58 2B4T」について詳しく解説します。その技術的な特徴、性能、そして実際の利用方法まで解説します。 引用... -
［技術解読］大規模言語モデルの「思考回路」を覗く：Anthropicによる解釈可能性研究の最前線
はじめに 近年、目覚ましい発展を遂げている大規模言語モデル（LLM）は、文章生成、翻訳、質疑応答など、多岐にわたるタスクで人間のような能力を発揮しています。しかし、ClaudeのようなLLMは、人間が直接プログラムするのではなく、大量のデータに基づ... -
［エンジニア向け］LLamaを超える「Cogito-v1-preview」が登場！ハイブリッド推論とツール連携で開発を加速するモデルの実装方法を解説
はじめに 本稿では、DeepCogitoによって開発された新しい命令チューニング済み生成モデル「Cogito v1 preview」についてご紹介します。このモデルは、テキストを入力として受け取り、テキストを出力するタイプのLLM（大規模言語モデル）であり、商用利用...
