LLM入門
このページでは、AI技術に関心のある方のために、LLM（大規模言語モデル）の基礎から応用までをわかりやすく解説します。
LLM Primer VII — シリーズ序文 & インデックス
『LLM Primer VII: AIセキュリティ』を章ごとに紹介するウォークスルーのインデックス。シリーズ最終巻は、LLMシステムを敵対者・規制・確率的挙動から守る規律を、脅威モデルから規制の境界線まで一気に書き下ろします。
2026-05-09第11章 — 評価、キャリブレーション、推論
LLM Primer II シリーズの第11章です。「何でも生成できる」機械を、いったいどうやって測るのか。パープレキシティで内在的な精度を見、キャリブレーションで自信と正答率のズレを測り、ベンチマーク値に誤差棒をつけ、ハルシネーションを RAG の幾何で抑える。第III部の締めくくりとして、誠実な評価の道具立てを整えます。
2026-03-13第10章 — ポストトレーニングとアラインメントの数学
LLM Primer II シリーズの第10章です。事前学習で出来上がった「賢いが野生のままの次トークン予測器」を、いかにして役に立つアシスタントへと飼い慣らすか。教師ありファインチューニング、Bradley–Terry に基づく報酬モデル、KL の手綱付き RLHF、そして報酬モデルも RL ループも消し去る DPO の鮮やかな導出。アラインメントの数学を、3つの楽章として整理します。
2026-03-12第9章 — スケールでの学習
LLM Primer II シリーズの第9章を紹介します。データ前処理が後段すべてを静かに左右する数学、ミニバッチと並列化の力学、そして数千の GPU にまたがる学習を数値的に安定に保つための、思いのほか繊細な工夫を、控えめに整理します。
2026-03-11LLM Primer I 章ごとのウォークスルー — シリーズ序文とインデックス
LLM Primer I:『生成AIの仕組み』の章ごとに紹介する全12回シリーズの序文とインデックスです。順番に読むことも、関心のある章だけを選んで読むこともできます。12本すべての記事をここから辿れます。
2026-02-17
LLM入門書シリーズ — 生成AIを理解するために、分解してみる
LLM Primer シリーズ — Sho Shimoda による全7巻の生成AIフィールドガイド、ついに完結。基礎からセキュリティまで。姉妹編『Physical AI』も含む。全7巻がAmazonで販売中。
2026-02-15