第2回:GANを理解する — バーチャル試着を支えるエンジン
敵対的生成ネットワーク(GAN)の仕組みを徹底解説:GeneratorとDiscriminatorの対立構造、GANが拡散モデル以前に画像生成を支配した理由、そしてバーチャル試着システムへの応用まで。
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敵対的生成ネットワーク(GAN)の仕組みを徹底解説:GeneratorとDiscriminatorの対立構造、GANが拡散モデル以前に画像生成を支配した理由、そしてバーチャル試着システムへの応用まで。
19次元の栄養素ベクトルにコサイン類似度を適用し、栄養バランスが似ている別の料理やメニューを検索する仕組みを解説します。
約2万件のレシピデータを3つのCSVソースから統合し、機械学習で献立提案を行うためのデータパイプラインを構築した過程を解説します。
コサイン類似度では解決できなかった「献立のマンネリ」問題に、LSTMによる時系列予測で挑みます。テキスト生成の発想を献立提案に転用した実装の全記録。
数年後、LLMの登場で同じプロジェクトを再訪。ChatGPT APIを使い、2万件のレシピを忙しい家庭向けの時短版に一括変換した実装記録。
ChatGPTがプロのファンドマネージャーを上回ったという実験に触発され、LLMファインチューニングで日本株の株価予測AIサービス「千里眼」を構築するまでの全体像を紹介します。
ノートPC搭載のRTX 3060(6GB VRAM)でELYZA 8Bモデルのファインチューニングに挑戦し、VRAM不足で断念するまでの過程と、そこから得た教訓を記録します。
LLMファインチューニングに不可欠な軽量化技術であるLoRA、量子化、QLoRAの仕組みを解説し、架空の事実をモデルに学習させる「富士山実験」で技術の有効性を実証します。
Google ColabのT4 GPUでELYZA 8BとLLM-jp 7.2Bを使い株価予測ファインチューニングに挑戦。精度不足に直面しつつも、追加学習やGGUF変換など多くの技術的知見を得た過程を記録します。