生成AIの仕組み– category –

Transformerは、2017年にGoogleが発表した論文「Attention Is All You Need」によって提案された深層学習モデルであり、現在の生成AIと大規模言語モデル（LLM）の基盤を成すアーキテクチャです。これ以前の自然言語処理では、RNNやLSTMのような「単語を順...

Transformerは、2017年に登場して以来、生成AIの発展を根本から作り変えたアーキテクチャです。その革新性は、単なる性能向上ではなく、AIが「人間に匹敵する言語能力」を実現するための構造的条件を整えた点にあります。Transformerが生成AIを変革した理...

生成AIは、人間のように文章・画像・音声などを新たに「生成」する人工知能であり、その中心的技術が自然言語処理（NLP）と大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）である。特に文章生成や対話においては、NLPとLLMが結びつくことで人間に近い言語...

生成AIの自然言語処理（NLP）は、単に大量のテキストを学習して言語を模倣するだけの仕組みではありません。むしろ、人間の実践（実際の使用・対話・フィードバック・応用）と相互作用しながら、動的に性能を高め、役割を拡張していく技術です。この「実践...

■ ディープラーニングとは何か ディープラーニング（Deep Learning）とは、多層のニューラルネットワークを用いて、データの特徴を自動的に学習する人工知能技術です。「深い（Deep）」という名の通り、入力層と出力層の間に多数の隠れ層を持ち、層を通じ...

ディープラーニングは、多層のニューラルネットワークによってデータの特徴を自動的に学習できるため、従来の機械学習では到達できなかった精度や柔軟性を実現しています。その応用範囲は、画像・音声・自然言語・動作制御・生成モデルなど、多岐にわたり...

ニューラルネットワークとは、人間の脳に存在する神経細胞（ニューロン）の働きをヒントに設計された、情報処理のための数学的モデルです。現在の人工知能（AI）の基盤技術であり、とくにディープラーニング（深層学習）において中心的な役割を果たしてい...

ニューラルネットワークは、人間の脳の神経回路をヒントに設計された計算モデルであり、特定のタスクに適応するために多様なアーキテクチャが存在します。それぞれの構造には得意分野があり、画像・音声・言語・時系列データなどの性質に合わせて最適化さ...

LLMとは LLM（大規模言語モデル）とは、大量のテキストデータを学習し、人間のように自然で一貫した文章を理解し生成できる人工知能モデルのことを指します。近年のAI技術の中心となっている分野であり、生成AIや対話型AI、機械翻訳、要約、検索支援など、...

マルチモーダルLLMとは、文章だけでなく、画像・音声・動画・数値データなど、複数の種類（モード）の情報を統合して理解・生成できる大規模言語モデルのことを指します。従来のLLMはテキストのみを扱っていましたが、マルチモーダル化によって、より人間...

人工知能（AI）の歴史は、いくつかの転換点ごとに様相を変えながら発展してきました。ここでは主な時期に区切って簡潔にまとめます。 1950年代は「AIの誕生期」と呼ばれます。この頃、アラン・チューリングが「チューリングテスト」を提案し、知能を機械で...

1990年代から2000年代初頭は、まだ「生成AI」という言葉が一般的ではありませんでしたが、土台となる研究が静かに進んでいました。統計的言語モデルが登場し、文章の次に来る単語を確率で予測する仕組みが整い始めます。しかし、この頃のモデルは語彙も少...

GPTモデルは、生成AIの中心にある言語モデルで、膨大なテキストを学習し、人間に近い文章を「理解しながら作る」ように振る舞う仕組みを持っています。ここでは、GPTの基本原理から特徴、発展の流れまでを簡潔に説明します。 GPTとは GPTは「Generative Pr...

Diffusion（ディフュージョン）モデルは、近年の画像生成AIを支える中心的な技術で、Stable Diffusion や Midjourney の基盤として使われています。生成の仕組みは一見マジックのようですが、実際には「ノイズを少しずつ取り除いて画像を復元する」という...