大規模言語モデル(LLM) は、自然言語処理 (NLP) の分野を革命し、人間のようなテキストを生成し、質問に答え、言語関連タスクの幅広い分野で優れた能力を示しています。これらの強力なモデルの核心にあるのは、デコーダーのみのトランスフォーマー ...

2. アーキテクチャ：デコーダ型、エンコーダ型、エンコーダ・デコーダ型 LLMは、Transformerアーキテクチャを基盤にしています。 Transformerの中核は**自己注意機構（Self-Attention）**で、入力内のあらゆる位置同士が直接情報をやりとりできます。

LLM(大規模言語モデル)の性能評価の基礎を展開する前にTransformerには多少触れておく必要がある。 Transformerは2017年にGoogle が提案したニューラルネットワークだ。このTransformer を採用した最初のLLMが、2018年にOpenAIが提案したGPT （Generative Pre-trained Transformer）で ...

T5GemmaはGemma 2をエンコーダ・ デコーダモデルに適応させたモデル。 T5Gemma: A new collection of encoder-decoder Gemma models -Google Developers Blog The Gemma family is growing today. First up: T5Gemma , the new generation of ...

株式会社FRONTEO（本社：東京都港区、代表取締役社長：守本 正宏、以下 FRONTEO）は、自社開発AIエンジン「KIBIT（キビット）」による自然言語処理において、分散表現*¹における特定のコーパス*²の特性や構造を維持したまま複数のコーパスを融合させる技術 ...

LLMとは、膨大な量のテキストデータを学習し、自然言語を高度に理解して文章を生成するAI技術である。LLMの主な目的は、文章の文脈を深く理解し、適切な応答や要約を生成することだ。LLMを活用することにより、ユーザーは質問に対する最適な回答を得 ...