Deepseek AIがリリースしたオープンソースの大規模言語モデルは、その卓越した性能とオープン性により、幅広い注目を集めています。これらの強力なモデルをローカル環境にデプロイすることで、データプライバシーを保護し、オフラインでの利用を可能にするだけでなく、個々のニーズに合わせてカスタマイズや最適化を行うことができ、開発者や研究者にとって大きな利便性を提供します。

LodenHu

·2026/08/17 · 80 回閲覧

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AI時代における膨大な非構造化データ（テキスト、画像、音声、動画など）と「意味理解」へのニーズに直面すると、従来の手法では対応しきれなくなります。そこで、ベクトルデータベースが登場し、AIアプリケーションにとって不可欠な基盤となっています。

ITFrank

·2026/03/07 · 151 回閲覧

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## さあ、一緒に探求してみましょう。複雑なアルゴリズムや専門用語ではなく、AIがすでに私たちの世界をどのように形作っているのか、その核心的な概念を理解することに焦点を当てて。

ITFrank

·2026/02/28 · 164 回閲覧

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汎用モデルと深いコンパニオンシップの間のギャップを埋めるためには、完全な外部技術スタックが必要です。

LodenHu

·2026/02/06 · 107 回閲覧

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簡単に言えば、LLaMA-Factoryは現在、大規模言語モデル業界で最も人気があり、使いやすい「フルプロセス微調整ツールボックス」です。

LodenHu

·2026/02/06 · 179 回閲覧

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DPO（直接偏好最適化）の主な役割は、モデルに「話す」ことを教えるのではなく、「選択する」ことを教えることです。

LodenHu

·2026/02/06 · 256 回閲覧

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SFT（教師ありファインチューニング）の本質は「指示整合」であり、つまり、モデルが学習すべきことは、ユーザーがこのように尋ねた場合に、どのような形式とトーンで回答すべきかということです。

LodenHu

·2026/02/06 · 100 回閲覧

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PT（Incremental Pre-training）の本質は、大規模モデルが既に汎用能力を備えている基盤の上に、大量の業界文書、書籍、またはコードを入力し、モデルに新しい知識を吸収させることです。

LodenHu

·2026/02/06 · 171 回閲覧

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本稿では、エンジニアリングの視点から、LLMトレーニングにおける3つの重要なステップをわかりやすく解説します。

LodenHu

·2026/02/06 · 115 回閲覧

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本稿では、大規模言語モデル（LLM）が汎用基盤から垂直領域への応用へと進化する際の3つの主要な段階、すなわちPT（増分事前学習）、SFT（教師ありファインチューニング）、DPO（直接偏好最適化）について解説します。

LodenHu

·2026/02/06 · 156 回閲覧

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