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DPO（Direct Preference Optimization）の数学的導出と実装
LLMを人間の好みに沿うように調整する手法として、DPO（Direct Pref...
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AIシステムを有害な出力から守りつつ、有用性を維持する方法として、Constit...
Chain-of-Thought推論を理解してLLMの性能を引き出す
大規模言語モデル（LLM）は複雑な推論タスクが苦手とされてきましたが、Chain...
【LLM】Tool Use / Function Callingの仕組みと実装
LLMは膨大な知識を持っていますが、リアルタイム情報の取得や計算、外部システムと...
AIエージェントの設計パターン — ReAct・Plan-and-Execute
LLMの能力を最大限に活用するために、AIエージェントという概念が注目されていま...
データ拡張の手法一覧 — 画像・テキスト・時系列への適用
データ拡張（Data Augmentation）は、既存の訓練データに変換を加え...
Hugging Face Transformersの使い方と実践ガイド
Hugging Face Transformersは、事前学習済みの言語モデルを...
【NLP】Perplexity・BLEU・ROUGEの理論と実装
言語モデルやテキスト生成システムの性能を評価するには、適切な評価指標が必要です。...
単語の分散表現(Word Embedding)とは？理論と実装を解説
単語の分散表現(Word Embedding)とは、単語を固定長の密なベクトルと...