生成AIの全体像と、記事を読む順

この記事では、生成AIのカテゴリーで扱う記事を、仕組み、使い方の基本、限界と付き合い方の3つに分けて紹介します。どこから読めばよいか迷ったときの案内にしてください。

生成AIとは

仕組みを知る

まず、AIがどのように文章を作っているかを押さえましょう。LLMの記事から読むと、ほかの記事の話がつながりやすくなります。

1. LLM（大規模言語モデル）とは？：次に来る言葉を予測して文章を作る仕組み
2. コンテキストウィンドウとは？：AIが一度に読める量の上限
3. ナレッジカットオフとは？：AIが最近のことを知らない理由
4. マルチモーダルとは？：画像や音声を読み取る仕組み
5. 推論モデルとは？：答える前に考える仕組み

使い方の基本

AIに頼みごとを伝える指示（プロンプト）の書き方です。

1. プロンプトとは？：指示を伝わるように書くコツ
2. プロンプトエンジニアリングとは？：例、タグ、出力形式で指示を整える方法

限界と付き合い方

生成AIの答えには誤りが含まれることがあり、入力した内容の扱いにも注意が要ります。

1. ハルシネーションとは？：もっともらしい誤りを答える理由
2. RAGとは？：資料を検索してから答えさせる仕組み
3. AIに入力した内容はどう扱われる？：学習への利用と保存の仕組み

AIに作業まで任せる仕組みは、AIエージェントのカテゴリーで扱っています。

参考にした一次情報

• Google「Introduction to Large Language Models」