はじめに
本記事では、生成AIに関連する注目記事を10本ご紹介します。それぞれの記事の概要をまとめていますので、ぜひ興味のあるものから読んでみてください。
- ➀ 生成AI(LLM)の基本原理とビジネス利用に関するご紹介
生成AI(LLM)がどうテキストを生成し、なぜ高い応用力を持つのかを解説した入門的な記事です。ビジネス活用の事例やメリット・注意点などもカバーしており、初めてLLMを導入する企業やチームにとって参考になる内容が充実しています。まずは全体像をつかみたい方におすすめです。
- ② LLMのプロンプト技術まとめ
LLMを使いこなす上で重要となる「プロンプト（入力文）設計」に焦点を当てた記事です。複数指示の組み合わせ方や、曖昧な表現を避けるコツなど、実践的なテクニックが豊富に紹介されています。具体的な例も多く、すぐに業務や学習に取り入れられるため、プロンプトの書き方に悩んでいる方には必読の内容です。
- ③ LLMはどっちがお好き？ Markdown vs YAML 解釈しやすさ徹底比較！
同じ情報でも提示フォーマットによってLLMの解釈がどう変わるかを、MarkdownとYAMLで比較検証しています。フォーマット選択が与える影響は意外と大きいもの。どちらを使えばプロンプト設計や整形がしやすいのかなど、具体例を通じて学ぶことができます。フォーマット設計で試行錯誤している方にとって有益な視点が得られるはずです。
- ④ OpenAI o1やo3モデルなどは、GPT4-o 以前のプロンプトテクニックと違いそう
新しいLLMモデル（o1やo3）の特徴や、GPT4-o以前のモデルとの相違点が考察されています。特にプロンプトの設計や応答の生成で従来の手法が通用しないケースを取り上げているため、新旧モデルを横断的に使う際の注意点を学べる記事です。最新動向を追いたい人やモデル間の違いを理解したい人に最適です。
- ⑤【ChatGPT】ファインチューニングをわかりやすく解説
ChatGPTをはじめとしたLLMをファインチューニングする手順が初心者向けに整理されています。データ収集からモデルへの適用、学習後の評価といったプロセスをひととおり把握できるので、実務での活用やスキル習得に大いに役立ちます。ファインチューニングを始める前に一読しておくとスムーズに学習を進められるでしょう。
- ⑥ RAG入門: 精度改善のための手法28選
Retrieval-Augmented Generation（RAG）の基本コンセプトに加え、精度向上に寄与する28もの手法が丁寧にまとめられています。生成と検索を組み合わせるRAGは、ビジネス上の課題にも応用できる幅が広いアーキテクチャです。具体的な実装や最適化手法を探している方は一読の価値があります。
- ⑦ 無料で学ぶ！生成AIとバズった技術まとめ（LLM、LangChain、Dify、SAM2、Stable Diffusion、RVCなど）
注目を集めている生成AI関連ツールやライブラリを、無料で利用可能なものを中心に網羅しています。LLM、LangChain、Stable Diffusionといったテキスト・画像生成系まで幅広く扱い、その導入手順と活用ポイントを紹介。トレンドの技術を一気に試してみたい方にぴったりの情報源です。
- ⑧【入門】生成AI関連を学べる資料まとめ
初心者が生成AI全般を学ぶのに役立つ情報を集めた便利なリンク集です。短時間で概要を把握できるドキュメントからハンズオン形式のワークショップまで、レベル別に幅広い学習資料が紹介されています。「まずは全体像をざっと知りたい」という段階の方におすすめできる、充実した入門ガイドです。
- ⑨【教材まとめ】これ全部やったら流石に誰でもつよつよAIエンジニアになれる
AIエンジニアに求められる数学・アルゴリズム・機械学習理論といった基礎から、深層学習フレームワークの実装まで幅広い教材がまとめられています。学習のステップが段階的に整理されているので、「何から手を付ければいいのか分からない」という方でもスムーズに学習計画を立てられる内容です。
- ⑩ AIエンジニアって名乗れるとカッコいいので、この記事を読んでください【機械学習を解説】
AIエンジニアの役割や、機械学習の基礎をやさしく解説している記事です。難解な数式を避けながら、どうやって実務に落とし込むのかというイメージをつかみやすく紹介しているため、これからAI分野に足を踏み入れたい方に最適な記事といえるでしょう。やるべき学習項目の全体像がつかめる点も魅力です。
まとめ
以上、生成AI関連のおすすめQiita記事10選でした。
最後までお読みいただきありがとうございます。