2024-09

最近、AIや機械学習の世界では、大規模なモデルが次々と登場しています。しかし、モデルが大きくなると処理速度が遅くなり、計算コストも増えてしまうという課題がありました。そんな中、Switch Transformerという新しいモデルが登場し、...

日本発の大規模言語モデル（LLM）開発には、フルスクラッチ開発と既存英語モデルの再調整という2つのアプローチがあります。本記事では、医療分野でのAI活用におけるそれぞれの方法のメリットと課題を詳しく解説します。

医療分野で注目される強化学習（RL）のリスクとは？ポリシーの最適化や悪用リスク、モード崩壊やバイアス強化の課題について、医療従事者向けにわかりやすく解説します。

AIは人間の価値観を理解できるのか？本記事では、RLHFの報酬モデルが抱える3つの課題（問題設定ミス、誤学習、報酬ハッキング）を医療現場の具体例を交えて徹底解説します。AI技術の限界とリスクを理解し、医療現場での正しい活用法を見つけましょう。

医療AIの精度向上に欠かせないRLHF（人間フィードバックを用いた強化学習）の課題と解決策を解説します。偏見やデータ汚染など、医療現場でのAI活用におけるリスクとその対策について詳しく説明します。

PPO（Proximal Policy Optimization）は、医療AIにも応用可能な強化学習アルゴリズムです。この記事では、PPOの基本的な仕組みや医療分野での利用可能性を初心者向けにわかりやすく解説します。