LLM入門:Pythonを用いたLLMアプリケーション構築ガイド | API設計、微調整、デプロイ

このガイドは、LLMを用いてアプリケーションを実装したいエンジニア向けです。Pythonの知識がある方を対象に、LLMアプリケーションの設計、実装、デプロイについて具体的に説明します。
LLM入門(上)実践Python目次
それでは早速「第1章・LLMを使ったAPIの設計と実装」を見ていきましょう。
公開日: 2024-11-01
最終更新日: 2025-04-30
バージョン: 6

下田 昌平
開発と設計を担当。1994年からプログラミングを始め、今もなお最新技術への探究心を持ち続けています。タグ
検索履歴
エンジニア向け 294
マルコフ連鎖 271
大規模言語モデル 270
自動要約 267
データ前処理 264
NLP トランスフォーマー 263
言語モデル 254
教育AI 253
パーソナライズドコンテンツ 249
トークン化 246
注意メカニズム 246
数学的アプローチ 243
生成型要約 243
セルフアテンション 242
ミニバッチ学習 240
線形代数 238
ロス計算 237
トレーニング 236
GPT-2 テキスト生成 234
LLM 要約 233
クロスエントロピー損失 232
LLM テキスト生成 231
自動翻訳 231
LLM リアルタイム処理 228
バイアス 問題 228
ニュース記事生成 226
自然言語処理 翻訳 226
GPT テキスト生成 222
コード生成 222
GPT ファインチューニング 221
チーム

任 弘毅
株式会社レシートローラーにて開発とサポートを担当。POSレジやShopifyアプリ開発の経験を活かし、業務のデジタル化を促進。

下田 昌平
開発と設計を担当。1994年からプログラミングを始め、今もなお最新技術への探究心を持ち続けています。