深層学習:Deep Learning

DPRの概要 DPR（Dense Passage Retrieval）は、自然言語処理（NLP）の分野で使用される検索技術の一つで、DPRは、特に大規模な情報源から情報を取得し、その情報源に対する質問に最適な回答を見...

LoRAによるLLMのファインチューニングの概要 LoRA（Low-Rank Adaptation）は、"大規模言語モデルのファインチューニングとRLHF(Reinforcement Learning from Hu...

Diffusion Models（拡散モデル）の概要 Diffusion Models（拡散モデル）は、画像生成やデータ修復などのタスクにおいて優れた性能を示す生成モデルの一種となる。これらのモデルは、元のデータを一...

Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）モデルの概要 Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）モデルは、系列データを入力として取り、系列データを出力するための深層学習モデルであ...

イントロダクション "RAG(Retrieval-Augmented Generation)の概要とその実装例について"でも述べているRAGの基本構成は、入力QueryをQuery Encoderでベクトル化し、それ...

RAG(Retrieval-Augmented Generation)の概要 RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、自然言語処理（NLP）の分野で注目されている技術の1つであり、情...

A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)の概要 A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）は、深層強化学習のアルゴリズムの一種で、非同...

GPTの概要 GPT（Generative Pre-trained Transformer）は、オープンAIが開発した自然言語処理のための事前学習モデルであり、Transformerアーキテクチャを基にして、大規模な...

Proximal Policy Optimization (PPO)の概要 Proximal Policy Optimization（PPO）は、強化学習のアルゴリズムの一種であり、ポリシー最適化法の一つであり、"...