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AI IoT

AIに関してギャップや矛盾を感じる現象には、“逆説”として法則化されているものがあります。AIの本質や限界、人間との根本的な違いを映し出すヒントになる、“逆説”にまつわる用語として「AI効果」「モラベックのパラドックス」「ポランニーのパラドックス」「グッドハートの法則」「シンプソンのパラドックス」の5語を紹介します。

一色政彦()

「未知の選択肢を試す(探索)」か、「既知の選択肢を使い続ける(利用)」か。一方を重視すれば他方がおろそかになる難しさがあり、うまくバランスを取ることが求められる。このジレンマは、さまざまな意思決定に共通する課題であり、特に強化学習ではそのバランスの調整がモデルの性能に大きく影響する。

一色政彦()

初期データが不足しているために、適切な推薦や予測ができない問題。レコメンデーション(推薦)システムやAI/機械学習では、大量のデータを用いた学習が前提となるが、新たなサービスの開始直後や、新規ユーザーの登録直後、新しい商品が追加された直後には、十分なデータが得られずにこの問題が発生する。

一色政彦()

人気過去連載を電子書籍化して無料ダウンロード提供する@IT eBookシリーズ。第136弾は『解決!Python』からファイル操作を扱った記事をまとめました。open関数からwith文、Pathクラス、structモジュール/pickleモジュール/shelveモジュールなどを使う方法までをひとまとめ!

かわさきしんじ()

Metaは、同社の大規模言語モデル「Llama」を使用する開発者向けの仮想イベント「LlamaCon」を初開催し、Llama APIや、高速推論ソリューションを手掛けるベンダーとの提携、「Llama Stack」ディストリビューションと他社技術の統合推進、新しいLlama保護ツールなどを発表した。

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手軽に試せるラップトップ環境で、チャットbotを提供するオールインワンの生成AI環境構築から始め、Kubernetesを活用した本格的なGPUクラスタの構築やモデルのファインチューニングまで解説する本連載。今回は、ローカルでLLMを高速に動作させるため家庭用GPUを用いた実行方法、設定のポイントや効果、モデルごとの生成速度の比較結果を紹介します。

岡本隆史,露崎浩太()

かわさきからは「Pythonクイズの原稿執筆とChatGPT」というタイトルで日々の原稿執筆で「どのようにChatGPTを“相棒”として活用しているか」について、一色からは「ChatGPT×Obsidianでつくる“最強の自習フロー”」というタイトルで数学のつまずきから始まった最新AI技術を活用した“ぼくのかんがえたさいきょうの自習スタイル”について書きました。

一色政彦,かわさきしんじ()

ChatGPTを対話システムと見なし、これまでの対話システムで用いられてきた技術との違いを整理しながら、どのようにして人間のような自然で流ちょうな対話が実現できているのかを解説する本連載。最終回は、対話システムが有する知識、共感、個性について解説する。

長谷川 隆明()

Dockerは、さまざまなOS上にDocker開発環境を構築できる「Docker Desktop」の最新版「Docker Desktop 4.40」を公開した。ローカルでのAIモデル実行サポート、Docker AI AgentのMCP対応、「AI Tools for Devs」拡張機能のアップデートなど、複数の機能が追加されている。

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