1.2 本入門の目的と対象読者 - LLMの技術を理解するために

前のセクション「LLM（大規模言語モデル）とは」では、基本的な構造やトランスフォーマーアーキテクチャに軽く触れました。今回はこれから進める上で対象している方々に関して説明します。

1.2 「LLM入門X数学」の目的と対象読者

この入門コースの目的は、LLM（大規模言語モデル）の内部仕組みを、特にエンジニア向けに数学的な視点から解説することです。LLMはその規模や複雑さゆえに、表面的な理解だけでは不十分な部分が多くあります。ここでは、確率論や線形代数といった数理的な基礎に基づいて、LLMがどのように動作し、言語生成を行っているのかを分かりやすく説明していきます。

本入門は、以下のような方を対象にしています：

自然言語処理や機械学習の分野での応用に興味があり、LLMの技術的な側面を深く理解したいエンジニア
LLMの仕組みを、確率論や線形代数を基にして学びたいが、これまでに数学的な知識をあまり活用してこなかった方
実際のプロジェクトにおいてLLMを活用したいと考えている技術者で、LLMの動作原理を理解し、それをどのように応用するかを探っている方

本入門では、LLMの数理的基礎に焦点を当てつつも、専門的な数学の知識がない方でも理解できるように、必要に応じて基本概念を丁寧に説明していきます。エンジニアとしてLLMの仕組みを理解し、実務で応用したい方にとって、貴重なリソースとなるようまとめました。

第２章では、「LLMの基礎概念」に進み、自然言語処理（NLP）とトランスフォーマーモデルについて詳しく解説します。LLMがどのようにして自然言語を処理し、生成するのか、数理モデルの詳細を見ていきましょう。

公開日: 2024-10-05

最終更新日: 2025-02-18

バージョン: 6

大規模言語モデル

エンジニア向け

自然言語処理

トランスフォーマーモデル

数学的アプローチ

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。

カテゴリー

LLM入門（上）

LLM入門 X 数学

LLM入門（上）実践Python

タグ

LLM 15 LLM 13 自然言語処理 9 NLP 6 トランスフォーマー 6 AI 5 キー 5 トランスファーラーニング 5 線形代数 5 クエリ 4

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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。