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。

  1. はじめに
    1. LLM(大規模言語モデル)とは
    2. 本記事の目的と対象読者
  2. LLMの基礎概念
    1. 自然言語処理(NLP)の概要
    2. 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. 線形代数:ベクトル空間と埋め込み表現
  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: 2024-10-03
最終更新日: 2025-02-18
バージョン: 10

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。