#大規模言語モデル
「大規模言語モデル」タグが付いた記事一覧です。このトピックに関連する記事を時系列で閲覧できます。
学習の学習：生まれながらの知性
2025年8月13日
本稿は、知性が生成されるメカニズムを探求するため、学習の本質に迫る。機械学習によるAIの知的な振る舞いは、その学習手順と構造から知性が生まれる理由が未解明なままである。筆者は、人間とAI双方の学習プロセスに共通する「生まれながらにして学習方法を学習する性質」に着目し、「ナチュラルボーンフレームワーカー」という概念を提唱する。学習は、身体による「形而下の学習」と、言葉による「形而上の学習」に大別され...
クロノスクランブル社会
2025年8月12日
本記事は、生成AIの登場によって生じた、人々の時間認識の差異を「クロノスクランブル社会」と定義し、そのメカニズムと影響、そして対応策について論じている。従来の世代間や文化間の時間認識の差は、技術や情報へのアクセス格差に起因し、比較的容易に解消可能であった。しかし、生成AI、特に大規模言語モデルの普及は、技術に精通しているか否か、あるいはAIの特定機能（プロンプト、メモリ、MCP、エージェント機能な...
人工学習知能システム：ALIS構想
2025年8月9日
本稿では、人工学習知能システム（ALIS）という、先天的学習（ニューラルネットワークの学習）と後天的学習（外部知識の活用）を組み合わせた新しいAIシステムの構想を提案する。ALISの技術的コアは、再利用可能な知識の抽出、保存、推論時の知識選択・利用にあり、単なる技術ではなくシステム技術として位置づけられる。ALISは、知的プロセッサ、ナレッジストア、世界、ステートメモリ、フレームワークという5つの...
自然言語機械学習
2025年8月8日
本稿では、大規模言語モデル（LLM）を活用した新しい機械学習の形態である「自然言語機械学習」について解説する。従来の数値ベースの機械学習とは異なり、自然言語機械学習は、LLMの言語処理能力を直接利用し、数値データではなく自然言語で知識を学習・活用する。LLMのパラメータは固定したまま、システムプロンプトで指示を与え、LLMの回答と正誤判定結果をナレッジベース（自然言語の記録）に保存し、それを基に学...
マイクロ仮想知能としてのアテンションメカニズム
2025年8月6日
本記事は、生成AIのブレークスルーを牽引するトランスフォーマーの核心技術であるアテンションメカニズムを「マイクロ仮想知能」と捉え、さらにその概念を拡張して「仮想知能」および「明示的アテンションメカニズム」という新たな視点から考察している。アテンションメカニズムは、単語処理時に文中の関連性の高い単語に「注意」を向けることで、長文や離れた修飾語の関係性も正確に把握する。これは、不要な情報をマスクし、解...
リキッドウェア時代の全方位エンジニア
2025年7月28日
本記事は、生成AIの進化がソフトウェア開発のあり方を根本から変え、「リキッドウェア」と「全方位エンジニア」の時代を到来させるという未来像を描いている。生成AIは、大規模言語モデルを基盤としてプログラミング能力を急速に向上させており、人間の指示に基づいてテストをパスするまで試行錯誤を繰り返しながら、適切なプログラムを生成する能力を持つ。これにより、プログラミングの敷居が大幅に下がり、非エンジニアでも...