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生成AI時代を生きる社会人に必須の基礎知識を身に付けよう。生成AIに関する用語として「生成系AI」「大規模言語モデル(LLM)」「プロンプトエンジニアリング」「ハルシネーション」「埋め込み表現」「ベクトル検索」「ベクトルデータベース」「RAG(検索拡張生成)」「事前学習」「ファインチューニング」の10語を紹介する。代表的なチャットAIやLLM、画像生成AIについても触れる。

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用語「思考の連鎖プロンプティング」について説明。問題を解くまでの一連の手順をプロンプトに含めるテクニックを指す。人間の思考プロセスでは、算術などの問題を途中の手順(計算過程)に分解して段階的に解いていくことが一般的だが、それを模倣した、プロンプティングのテクニック。

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用語「フューショット学習」について説明。ChatGPTなどの言語モデルが少数の例文から効率的に学習し、多様なタスクを解決できることを指す。大量データが必要な一般的な機械学習や既存モデルの再学習(ファインチューニング)と比べ手軽。また、コンピュータビジョンなど他の機械学習分野でも、少量データから学習する同じ用語が使用されている。

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用語「ゼロショット学習」について説明。訓練データに存在しない新しいクラスやタスクに対しても有用な予測/分類を行うための学習方法のことで、特にChatGPTの言語モデルなどでは、ファインチューニングすることなく、かつ例文もない状態で、さまざまなタスクを解決する能力を持つことを指す。

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米国のバンダービルト大学がAIを使って作成した追悼文を公開したところ、炎上し謝罪するという出来事が起きた。「AIが書いた文章は被害者の心情を無視している」などさまざまな意見が飛び交っている。AI時代のメッセージの発信方法を考察する。

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チェック・ポイント・ソフトウェア・テクノロジーズは、「GPT-4」のセキュリティ検証の結果を発表した。それによるとGPT-4には悪用されないためのポリシーがあるものの、一部の制限は簡単に回避できることが分かったという。

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データ分析や自然言語処理タスクなどでは「データラングリング」が欠かせません。本稿では、なぜデータラングリングが重要なのか、Pythonを利用したテキスト抽出例や特定文字列のフィルタリング、Unicode文字への対応など幾つかのユースケースを交えながら解説します。

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