微调がモデルのどの挙動を変えるか、プロンプト最適化やRAGとコスト・効果の面でどう違うかを説き、チームが訓練する価値があるか判断できるよう導く。
知識蒸留（Knowledge Distillation）とは、学習済みの大規模モデル（教師モデル）から小さなモデル（生徒モデル）が学ぶ技術です。Geoffrey Hinton らが 2015 年の論文「Distilling the Knowledge in a Neural Network」で体系化...
Gemini 4 は「初期ポストトレーニング」の段階に入り、Google は「年末よりもずっと前」の公開を目指している。2026 年 9 月 23 日、Google DeepMind の新責任者 Koray Kavukcuoglu が初の公開登壇で明らかにした。The Information 主催の...
LoRAは「低階適応」の略で、中国語では一般的に「低級適」(低級配)と呼ばれます。 パラメータの微調整に非常に効率的な手法であり、大規模モデルのすべてのパラメータを直接変更する代わりに、特定の層の隣に小さな訓練可能な行列を追加することで、モデルが新しいタスクやスタイルを学習できるようにします。 コス...
ファインチューニングという言葉は、多くのチームがAIを導入する際によく見かける言葉ですが、「効果が良くない限りモデルを微調整する」と誤解されがちです。 実際、ファインチューニングとは単にモデルに情報を追加するだけでなく、追加の訓練を通じてモデルの応答スタイル、タスクモード、特定の出力構造をより安定さ...
1. 基本情報 Dreamlook.aiは、Stable Diffusionエコシステムのためのオンライン微調整および生成プラットフォームです。SD1.5およびSDXLの分単位の微調整をサポートし、統一されたワークフローを通じてカスタムモデルのトレーニングと画像生成を完了します。このプラットフォーム...
