1.0 LLM入門 - 大規模言語モデルの仕組みと数学的アプローチの解説
1. はじめに
LLM（大規模言語モデル）は、現代のAI技術の中でも特に注目されている技術です。自然な言葉を作り出し、大量のデータから学習する能力を持っています。
ここでは、エンジニア向けにLLMの仕組みを数学的な視点から解説します。確率論や線形代数といった基礎知識を活用しながら、LLMがどのように動作しているのかを説明していきます。
LLMに関する理論や技術は広範ですが、ここでは特に重要な部分に焦点を当てます。トランスフォーマーモデルや勾配降下法といった技術に触れながら、LLMがどのように学習し、言葉を生み出しているのかを解説します。
1.1 LLM（大規模言語モデル）とは
LLMは、膨大なテキストデータを学習し、新しい文章を生成するAIです。特に、トランスフォーマーアーキテクチャの登場によって、性能が大きく向上しました。
このセクションでは、LLMの仕組みや、どのように言葉を理解・生成するのかを説明します。
従来のモデルに比べて、LLMははるかに高性能です。チャットボットや自動翻訳、文章作成など、さまざまな場面で活用されています。これらの技術がどのように実現されているのかを見ていきましょう。
1.2 本記事の目的と対象読者
ここでの目的は、LLMの基本的な仕組みを数学的に理解することです。エンジニア向けに、トランスフォーマーモデルや勾配降下法といった数学的な概念を通じて、LLMの動作原理を解説します。
確率論や線形代数の基本的な知識を持っていると理解しやすくなりますが、初めての方にも分かりやすいように説明します。
この記事を読むことで、LLMがどのように大量のデータを処理し、最適な結果を出すためにどのように学習しているのかが分かります。LLMを活用したい方や、今後の技術動向を知りたい方にとって有益な内容となるでしょう。
LLMの活用方法や学習リソースについて学んだあとは、次にLLMの仕組みを詳しく見ていきます。特に、LLMのエンジンがどのように動作し、自然な言葉を生成するのかを考えていきます。
次のセクション「LLMとは - 大規模言語モデルの基本構造とトランスフォーマーモデルの解説」では、LLMの基本構造についてさらに詳しく解説します。
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。検索履歴
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。