生成AI に関する記事 [12/14]

2024.10.01

自社の社内情報を未来の“ゴミ”にしないための備え　「情報量が多すぎる」時代がもたらす課題とは？　

2024.09.30

今後企業が陥りかねない「AIのゴミ屋敷」化のリスク　生成AI活用のカギを握る、情報の量と質の高め方

2024.08.28

リードタイムに8ヶ月、大量の廃棄…変革を迫られるアパレル産業のDX化　デザイン〜生産過程まで効率化、業界の課題を解消する技術

2024.08.23

RAG、プロンプトエンジニアリング、そしてエンドユーザー評価の重要性　三者三様のLLM社会実装への挑戦

2024.08.22

LLM開発は"1000万円ガチャ"？ ３人の専門家が語る日本語モデルの開発秘話と苦労

2024.08.21

トークナイザーの重要性と継続事前学習の可能性　3名の専門家が語る日本語LLM開発の最前線

2024.08.16

生成AIは社会をどう変えるのか PKSHAが挑む未来のエンジニアリング

2024.08.15

ディープラーニングから生成AIへ　PKSHAが見てきたAI技術の10年

2024.08.06

LLMがもたらす“ニッチな業務のデジタル化革命”とは　LayerXのLLM活用戦略から学ぶ知的単純作業の革新

2024.08.05

“知的単純作業の自動化”はLLMでどのように可能になるのか　中村龍矢氏が語る、LayerXのAI・LLM戦略