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GPUは、膨大な単純作業を同時にこなす「並列処理」のプロフェッショナルです。画像描写だけでなく、現代のAIブームを支える計算インフラとしてなぜ欠かせないのか、CPUとの役割の違いやVRAMの重要性を初心者向けに解説します。

ファインチューニングは、学習済みの汎用AIモデルを特定の用途向けに「専門家」へと調整する手法です。知識の追加よりも、振る舞いや回答形式の最適化に強みを持ち、自社専用AIの開発に欠かせません。

マルチモーダルとは、テキストや画像など種類の異なる複数のデータを統合して処理する技術です。人間の五感のように情報を多角的に捉えることで、AIによる高度な理解や判断が可能になり、ChatGPTなどの最新AIを支える中核技術となっています。

AIエージェントは、目標達成のために自ら考え、ツールを使い、自律的に行動するプログラムです。従来の「答えるだけのAI」から「タスクを完遂するAI」へと進化した、次世代の労働力としての仕組みをわかりやすく解説します。

JSONはコンピュータ同士がデータをやり取りするための世界共通フォーマットです。軽量で人間にも読みやすいという特徴を持ち、Web APIや設定ファイル、生成AIとの連携など、現代のシステム開発に欠かせない役割を担っています。

ハルシネーションは、生成AIが事実に基づかない情報を真実のように回答する現象です。確率で言葉を繋ぐ仕組みゆえに起こる「幻覚」の正体と、実務で嘘を見抜くための具体的な対策を解説します。

プロンプトエンジニアリングとは、生成AIから望ましい回答を引き出すために入力文（プロンプト）を工夫する技術です。AIに「質の高い指示書」を渡すコツを学ぶことで、回答の精度を劇的に向上させることができます。

RAG（検索拡張生成）とは、AIに外部の信頼できる情報を参照させて回答させる仕組みです。AI特有の嘘（ハルシネーション）を抑制し、最新情報や社内データに基づいた正確な回答が可能になります。

LLM（大規模言語モデル）は、膨大なデータから「次に来る言葉」を予測する超高性能なAIです。ChatGPTの核となる技術の仕組みから、ハルシネーションのリスク、代表的なモデルの使い分けまで、初心者向けに分かりやすく解説します。

トークンは、生成AIが言葉を処理する際の最小単位です。文字数とは異なり、料金計算やAIが一度に記憶できる情報量の基準となるため、AIを効率的に使いこなすために理解が欠かせません。