LLM入門
合計 2 件の記事があります。
現在 1 ページ中の 1 ページ目です。

9.0 LLMとエンジニアが向き合うべきポイント - モデル最適化、バイアス対応、倫理的責任
LLM(大規模言語モデル)を扱うエンジニアが向き合うべき重要なポイントを解説します。モデルの最適化やバイアス軽減、データプライバシーの保護、倫理的責任など、LLM開発における重要な側面について考察します。
2024-10-25

8.2 LLMにおけるバイアスと倫理的課題 - 公平で信頼性の高いAIの実現に向けた取り組み
LLM(大規模言語モデル)が抱えるバイアスと倫理的課題について解説し、データバイアス軽減の技術や説明可能なAI(XAI)の役割を紹介します。より公平で信頼性の高いAIシステムを構築するための今後の展望も説明します。
2024-10-24
カテゴリー
検索履歴
会話履歴 477
エンジニア向け 347
マルコフ連鎖 313
大規模言語モデル 311
自動要約 309
NLP トランスフォーマー 303
言語モデル 297
データ前処理 296
パーソナライズドコンテンツ 295
生成型要約 294
教育AI 292
注意メカニズム 292
数学的アプローチ 287
トークン化 283
ミニバッチ学習 280
LLM 要約 273
セルフアテンション 273
クロスエントロピー損失 272
バイアス 問題 271
LLM テキスト生成 269
ロス計算 269
GPT テキスト生成 265
線形代数 265
GPT-2 テキスト生成 264
トレーニング 263
自動翻訳 260
自然言語処理 翻訳 258
LLM リアルタイム処理 257
バッチサイズ 257
抽出型要約 257
チーム

任 弘毅
株式会社レシートローラーにて開発とサポートを担当。POSレジやShopifyアプリ開発の経験を活かし、業務のデジタル化を促進。

下田 昌平
開発と設計を担当。1994年からプログラミングを始め、今もなお最新技術への探究心を持ち続けています。