解説
解説：マルチモデルAI、ルーティング、オーケストレーション
マルチモデルAIを支える手法をわかりやすく解説する記事群です——ルーティング、コンセンサス、ベスト・オブ・N、検証、RAG、メモリ、コンテキストパック、そして自分のハードウェアでのオープンウェイトモデルの実行まで、実務で判断に迷う場面を中心に扱います。
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- 言語モデルが回答を生成する仕組みプロンプトがトークン、確率、そして生成された回答になるまで。
- AIのトークンとは？モデルが実際に読み書きする単位であり、正確な数にモデル自身のトークナイザーが必要な理由。
- 温度とTop-pは何を制御するのか温度とTop-pが回答について実際に何を変え、何を変えられないのか。
- 埋め込み（エンベディング）とは？テキストがどのように数値ベクトルになるか、そしてそれが意味による検索をどう可能にするか。
- プロンプティング vs RAG vs ファインチューニング：何が違うのか三つの異なる問題に対する三つの異なる解決策、そして多くの製品が三つ目を必要としない理由。
- AIのツール呼び出しは実際にどう機能するのかモデルは何も実行しません——呼び出しを提案するだけで、次に何が起こるかはアプリケーションが決めます。
- AIの構造化出力とは？モデルにJSONを求めるのは依頼です。実際にスキーマとの一致を保証する仕組みは一部だけです。
- AIはなぜハルシネーションを起こすのか？モデルが誤った答えを正しい答えと同じ自信で述べる理由と、それを実際に減らすもの。
- マルチモデルAIとは？一つのモデルに固定せず、一つのワークフローで複数のモデルを使うこと。
- LLMオーケストレーションとは？どのモデルを、どの順序で実行し、出力をどう扱うかを決める層。
- AIモデルルーティングとは？タスク、コスト、プライバシー、レイテンシに応じて選んだモデルへ各リクエストを送ること。
- モデル間フォールバックとは？最初のモデルがダウンした、制限された、拒否したときに何が起きるべきか。
- AIモデルのコンセンサスとは？複数のモデルに同じ質問をして、その一致を信号として使うこと。
- ベスト・オブ・Nとは？複数の候補回答を生成し、最良のものを残すこと。
- AIジャッジとは？あるモデルに他のモデルの回答を評価させること——そしてそれが崩れる場所。
- AI回答検証とは？回答を生成したモデル以外の何かで、その回答を検証すること。
- コンテキストウィンドウとは？一つのリクエストの作業メモリ——そしてなぜそれが記憶ではないのか。
- 検索拡張生成とは？自分の文書を検索し、モデルの前に提示すること。
- AIアシスタントのメモリとは？会話の間に何が持ち越されるのか、そしてそのコスト。
- コンテキストパックとは？意図的に会話へ添付する、再利用可能なコンテキストの束。
- ローカルAIとは？自分が管理するハードウェアでモデルを動かすこと——実際に何が変わるのか。
- オープンウェイトモデルとは？重みをダウンロードできるモデル——「オープン」が意味すること、意味しないこと。
- セルフホストAIとは？モデルだけでなくアプリケーション全体を自前で運用すること。
- OllamaかLlama.cppかオープンウェイトモデルをローカルで動かす二つの方法と、それぞれの適性。
- クラウドAIかローカルAIか本当のトレードオフ——性能と手軽さ対、コントロールとコストの形。
- AIエージェントかチャットボットか答えることと、代わりに行動することの違い。
- 自分の用途に合わせてAIモデルを評価する方法モデルに仕事を任せる前に本当に確かめるべきこと——リーダーボードの数字ではなく。
- 誤解せずにAIベンチマークを読む方法ベンチマークの数字が実際に測っているもの、そしてテストを始める前から誤解させる要因。
- プロンプトインジェクションとは？あなたが書いていないテキストがそれでもモデルに指示を与えられる理由と、より賢いモデルでも完全には解決できない理由。
- AIのデータプライバシーと保持を解説AI製品に入力した内容に実際何が起こるか——誰が見るのか、モデルの学習に使われるのか、どれくらい保持されるのか。