因果的プロンプトエンジニアリング：LLMの因果推論能力を最大化する実践ガイド
破滅的忘却とは？NLPにおける継続学習の課題と6つの解決アプローチ
破滅的忘却がAI開発を阻む理由AIモデル、特に自然言語処理（NLP）システムは、新しいタスクを学習すると以前の知識を失ってしまう「破滅的忘却（catastrophic forgetting）」という問題に直面します。これは単なる技術的課題ではなく、AIが人間のように連続的に学習し続ける能力
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Gemini 3.0とは？会話AIの新基準を打ち立てる次世代モデルGoogle DeepMindが開発したGemini 3.0は、対話型AIの領域で大きな革新をもたらしています。最大の特徴は、従来のLLM（大規模言語モデル）を大きく超える文脈保持能力と、人間との自然な対話を可能にする高度な
はじめに：なぜメタファー処理が重要なのか私たちの日常会話の約3分の1には、メタファー（隠喩）が含まれています。「頭が沸騰しそう」「心が折れた」といった表現は、字義通りの意味ではなく、抽象的な概念を直感的に伝える認知ツールとして機能します。しかし、AIにとってメタファーの理解と生成は
AIはどのように言葉の「意味」を学習するのかChatGPTをはじめとする大規模言語モデルが驚異的な言語処理能力を発揮する背景には、単語を数値ベクトルに変換する「単語埋め込み」という技術があります。Word2VecやGloVeといった手法は、膨大なテキストデータから単語間の関係性を学習し、「
はじめに：なぜ文脈理解が自然言語処理の核心なのか自然言語処理（NLP）において、文脈理解は単なる技術要素を超えた、AIの知能性を決定づける重要な能力です。現在の大規模言語モデル（LLM）が人間レベルの対話や文章生成を実現している背景には、高度な文脈処理技術があります。しかし、これらのモデル