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、AIの中でも特に注目されている技術の一つです。しかし、その仕組みを理解するためには、確率論や線形代数といった数学的な知識が求められる場面もあります。本記事では、そんなLLMのエンジンについて、数学的な視点から解説しつつ、初心者にも分かりやすく説明します。これを読むことで、LLMがどのようにテキストを生成し、どのようにして大規模なデータを処理するのかが、より深く理解できるようになります。
- はじめに
- LLMの基礎概念
- 数理モデルの基盤
- トランスフォーマーの数理
- 勾配降下法によるモデル最適化
- 大規模データセットとトレーニングの実際
- LLMの具体的な応用例
- LLMにおける課題と今後の展望
- LLMとエンジニアが向き合うべきポイント
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。

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。