LLM入門 - 数学で理解する大規模言語モデルの仕組み

LLM入門 - 数学的アプローチで理解するエンジンの仕組み

LLM（大規模言語モデル）は、文章生成や会話応答、翻訳、要約、コード生成など、これまで人間にしかできないと思われていた知的作業を驚くほど高精度で代替するAI技術です。

その原動力となっているのは、確率や行列、ベクトル、勾配といった高校・大学で学ぶ数学です。これらの数学的概念が、モデルの「思考」を支える基盤になっています。

本書は、技術者はもちろん、データサイエンティストや研究者、AIに興味を持つすべての方を対象に、LLMの仕組みをゼロからわかりやすく解説します。単に“使う”だけではなく、「なぜ動くのか」を理解することで、AIをもっと正しく、もっと創造的に活用できるようになります。

こちらの内容は、「LLM入門：数学で理解する、大規模言語モデルの仕組み: 機械が言葉を理解する数学的な理由 (LLMマスターシリーズ) 」(Kindleまたは書籍）で完全版読んでいただくことができます。

  1. LLMを理解するのに必要な数学の基礎
    1. 数式に慣れる
    2. 確率論の基本と対話生成
  2. LLMの基本
    1. LLM(大規模言語モデル)は
    2. LLMの基礎概念
    3. 自然言語（NLP）の概要
    4. トランスフォーマーモデルの紹介
  3. 数理モデルの基盤
    1. 確率論と統計
    2. 確率論の基本と対話生成
  4. トランスフォーマーの数理
    1. セルフアテンションメカニズム
    2. 多層構造とヘッド数の影響
  5. 勾配降下法によるモデル最適化
    1. 損失関数の重要性
    2. 勾配降下法とバックプロパゲーション
  6. 大規模データセットとトレーニングの実際
    1. データセットの前処理
    2. ミニバッチ学習と計算効率
  7. LLMの具体的な応用例
    1. テキスト生成と自動要約
    2. 質問応答システムと翻訳
  8. LLMにおける課題と今後の展望
    1. モデルサイズと計算コスト
    2. バイアスと倫理的課題
  9. LLMとエンジニアが向き合うべきポイント
    1. LLMを理解するための次のステップ
    2. 実装に向けたリソースと学習の提案

それでは早速、次のセッション「LLM入門 - 数学的アプローチで理解するエンジンの仕組み」を見ていきましょう。

公開日: 2024-10-01
最終更新日: 2025-05-07
バージョン: 17
LLM
大規模言語モデル
NLP
AI
トランスフォーマー
GPT
BERT
T5
自然言語処理

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。

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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。