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強化学習モデルへの蒸留：軽量・高効率なAIの実現

強化学習（RL）モデルの巨大化に伴い、軽量・高効率化が求められています。本記事では、大規模な教師モデルの知識を小規模な生徒モデルへ効率的に転移する「蒸留」技術に焦点を当てます。理論的基盤、具体的な適用手法、ロボティクスや

Group Relative Policy Optimization（GRPO）は、大規模言語モデル（LLM）の強化学習を最適化する画期的なアルゴリズムです。従来のPPOが抱えていた計算リソースの課題を解決し、特に数学的

言語拡散モデルは、従来の自己回帰型言語モデルとは根本的に異なる、ノイズから段階的に意味のあるテキストを生成する革新的な技術です。画像生成の拡散モデルをテキストに応用し、Googleの「Gemini Diffusion」で

機械学習におけるエンティティとフィーチャー（特徴量）は、データモデリングと分析の基盤となる重要な概念です。本記事では、それぞれの定義から密接な関係性、そして実践的な応用例までを詳しく解説し、より効果的な機械学習モデル構築

NVIDIA GB10チップを搭載したAIスーパーコンピューターが各メーカーから登場し、ローカルAI開発の選択肢が広がっています。本記事では、NVIDIA DGX Sparkに加え、ASUS、Dell、HPなどの類似製品

エンドツーエンド（End-to-End、E2E）処理はAI技術の中でも特に注目される手法となっています。本記事では、この技術の課題と可能性、そして将来展望について詳細に解説します。目次 1. エンドツーエンド処理の基本