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#機械学習 の記事一覧

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DeepMindのダブルブラインド評価がAI開発を変える理由|論理的検証の完全ガイド
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DeepMindのダブルブラインド評価がAI開発を変える理由|論理的検証の完全ガイド

AI開発の勝負どころが変わった。モデルのパラメータ数ではなく、評価と推論の構造化だ。 評価データを暗号化した箱に閉じ込めるダブルブラインド評価や、モデル間の出力差(Delta)を学習信号にして汎化性能を叩き出す手法、さらに3つの役割分担で正解率を20ポイント以上上げるアーキテクチャが同時に出てきた。 単に正解データを食べさせる時代は終わった。推論プロセスをどう検証し、どう学習させるか。

なぜAIが突然ゴブリンと呼ぶのか。OpenAI公式発表から学ぶペルソナ調整の仕組み
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なぜAIが突然ゴブリンと呼ぶのか。OpenAI公式発表から学ぶペルソナ調整の仕組み

突然のゴブリン増殖。175%という数字が示すモデルの癖 GPT-5.1のリリース後、AIの回答にゴブリンやグレムリンという言葉が混ざり始めた。 特定のモデルバージョンで、ゴブリンの出現率は175%増加し、グレムリンも52%増加した。 これはモデルの性格調整に伴う副産物だ。 AIのペルソナ設定が、モデルの語彙選択に影響を与えている。 報酬モデルの偏り。

【2026年版】自律型AIエージェント開発ツール7選|1人SaaS開発者がガチ検証
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【2026年版】自律型AIエージェント開発ツール7選|1人SaaS開発者がガチ検証

自律型AIエージェントの開発環境が急速に進化している状態だ。 単なる対話型アシスタントから、長期間のタスクを自律的にこなすシステムへと移行しつつある状況だ。 これまで人間が手動で行っていた複雑なワークフローを、AIが自ら計画を立てて実行する仕組みが整ってきたと言える。 今回は、1人SaaS開発者の視点から、エージェント開発を加速させる最新ツールを7つピックアップした。

【2026年版】ローカルLLM構築の6ステップ|個人GPUで自分専用AIを開発する実践ガイド
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【2026年版】ローカルLLM構築の6ステップ|個人GPUで自分専用AIを開発する実践ガイド

ローカル環境で自分専用のAIモデルを動かすのは、もはや一部の研究者だけの特権ではない。 結論から言うと、RTX 4080のような個人向けGPUが1枚あれば、わずか15分で自分専用のLLMを構築できる。 巨大なモデルの知識を、スマホでも動くような小さなモデルに詰め込む「知識蒸留」という技術がそれを可能にした。