生成AIの技術理解 生成AIのリスクを“自分で”低減するには？～ユーザーが知っておくべき基本的な対処法～
生成AIの誤情報・バイアス・著作権・プライバシーなどのリスクに対し、ユーザーが自らできる具体的な対策を5つの視点から解説。JDLA Generative AI Testにも対応したリテラシー強化記事です。
生成AIの技術理解
生成AIの技術理解 
生成AIの技術理解 アラインメントとインストラクションチューニングとは？〜生成AIの“使いやすさ”を支える技術を理解しよう〜
生成AIが人間の意図や価値観に沿った応答を返すために不可欠な、アラインメント・インストラクションチューニング・RLHFの役割をわかりやすく解説。JDLA Generative AI Testの試験対策にも役立つ内容です。
生成AIの技術理解 教師あり学習・自己教師あり学習・事前学習・ファインチューニングを理解しよう！
生成AIの学習ステップである教師あり学習・自己教師あり学習・事前学習・ファインチューニングの違いや関係性をわかりやすく整理。JDLA Generative AI Testの頻出テーマを試験対策に役立つ形で解説します。
生成AIの技術理解 基盤モデル・トランスフォーマー・アテンションとは？〜生成AIの中核をなす技術をやさしく解説〜
生成AIの仕組みを支える基盤モデル・トランスフォーマー・アテンションの技術をやさしく解説。JDLA Generative AI Test対策として、各用語の意味や違い、試験で問われやすいポイントもまとめています。
生成AIの技術理解 大規模言語モデル（LLM）の基本構造と学習方法をわかりやすく解説！
大規模言語モデル（LLM）の仕組みと学習ステップ（事前学習・ファインチューニング・RLHF）を図解的に解説。試験対策に役立つ重要用語も一覧で紹介。生成AIの基礎をしっかり押さえましょう。
生成AIの技術理解 確率モデルとハルシネーションとは？〜生成AIの“思考の癖”を正しく理解する〜
生成AIが事実でない情報を出力する理由は「確率モデル」にあります。この記事では、ハルシネーションの仕組みと対策、試験対策で押さえておきたいポイントをわかりやすく解説します。
生成AIの技術理解 生成AIモデルに共通する技術的特徴とは？
生成AIはテキスト・画像・音声など異なる形式でも共通する仕組みで動いています。本記事では、生成AIの学習・生成プロセス、評価指標、マルチモーダル対応といった共通技術をわかりやすく解説します。