01
AI 基盤
AI とは何か、システムがどのように学習し、どこで失敗するか、誇大広告なしに主張を判断する方法を理解します。
無料のAIライブラリ
言語AI ガイド永久無料。
155 平易な英語のガイド、構造化された学習パス、オープン ライブラリ - 独立した 501(c)(3) 非営利団体によって構築され、誰でも最新の AI を理解できるようになります。
155無料ガイド
1トピックトラック
~2 minガイドごと
~5h読書時間
ここから始めましょう
5 成果ベースのコース
各コースには、明示的な成果、マッピングされたコンピテンシー、練習アクティビティ、および適用されたキャップストーンが含まれています。
02
責任あるAIユーザー
プライバシーを保護し、出力をチェックし、人間の責任を守りながら、AI を生産的に使用します。
03
働くAI
職場のユースケースを評価し、安全なパイロットを実施し、価値を測定し、責任を持って変更を伝えます。
04
AI政策と社会
権利、公平性、ガバナンス、安全性、公益の成果を通じて AI システムを分析します。
05
AI システムによる構築
実践的なシステム設計を通じて、言語モデル、取得、エージェント、評価、コスト、展開の安全策を理解します。
トピックトラック
トラックごとに閲覧する
気になるエリアに飛び込んでみましょう。すべてのトラックには複数のわかりやすい英語のガイドが付いています。
基本中心となる概念: AI が高レベルでどのように機能するか。84 ガイド 言語AILLM、NLP、ChatGPT、プロンプト、およびテキストの理解。155 ガイド ビジュアルAI画像生成、コンピュータビジョン、ビデオ、デザイン。133 ガイド オーディオAI音声、音楽、ポッドキャスティング、オーディオファースト AI。117 ガイド 企業OpenAI、Anthropic、Google、Meta などのプロファイル。121 ガイド アプリケーションAI がコーディング、検索、エージェント、日常生活にどのように現れるか。111 ガイド 産業ヘルスケア、金融、教育、エネルギーなどにおける AI。91 ガイド 技術的なチップ、微調整、RAG、ベクター、AI インフラストラクチャ。177 ガイド 社会偏見、プライバシー、著作権、安全性、そして AI の未来。30 ガイド
フルライブラリ
すべてのガイド
155 の 1019 ガイドが表示されます。トラックでフィルタリングするか、上で検索してください。
言語AI
制約付きデコード
制約付きデコードでは、有効な JSON、正規表現パターン、固定された選択肢セットなど、厳密なルールに従った出力を言語モデルで生成するように強制されます。
言語AIロジットバイアス
ロジット バイアスは、モデルが選択する前にスコアに固定数値を追加することで、言語モデルを特定のトークンに近づけたり遠ざけたりするノブです。
言語AIKVキャッシュ
KV キャッシュには、トランスフォーマーが以前のトークンに対してすでに計算したキー ベクトルと値ベクトルが保存されているため、新しい単語ごとにそれらを再計算する必要はありません…
言語AI脱獄とレッドチーム
ジェイルブレイクは、AI モデルを騙してその安全ルールを無視させるプロンプトを作成する行為であり、一方、レッドチームは、…を見つけるための組織的な取り組みです。
言語AIテスト時のコンピューティングのスケーリング
テスト時の計算スケーリングとは、テスト中にモデルを大きくするだけではなく、質問に答えるときにモデルにさらに多くの思考時間と計算を与えることを意味します。
言語AIエージェントツールオーケストレーション
エージェント ツール オーケストレーションとは、AI モデルが検索エンジン、コード ランナー、データベース、API などの外部ツールを計画し、連携させて、次のことを達成する方法です。
言語AIハイブリッド検索
ハイブリッド検索では、キーワード マッチングとセマンティック ベクトル検索を組み合わせて、システムが正確な用語とクエリの背後にある意味の両方を捕捉します。
言語AIドキュメントのチャンク化戦略
ドキュメントのチャンク化は、検索または RAG 用に長いテキストを埋め込む前に、長いテキストを取得可能な部分に分割する方法です。
言語AIロングコンテキストモデリング
ロングコンテキスト モデリングにより、言語モデルは、数百ページからコードベース全体に至るまで、非常に大規模な入力を一度に読み取り、推論することができます。
言語AI根拠と引用
グラウンディングは、AI の回答を記憶だけで回答させるのではなく、特定の情報源文書に結び付けます。また、引用により、どの情報源が裏付けられているかが正確に示されます。
言語AI裁判官としての LLM
LLM-as-a-judge は、ある言語モデルを使用して別の言語モデルの出力を採点または比較し、これまで人間の評価者が必要だった品質評価を自動化します。
言語AIガードレールと出力の調整
ガードレールは、言語モデルの入力と出力を許容範囲内に保ち、有害で話題から外れたものをブロックするために言語モデルに巻き付けられた安全性チェックです。
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