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。
第12章 — 自分の LLM システムを構築する: データセットから本番まで
LLM Primer I シリーズの第12章です。最終章。LLM 駆動システムをエンドツーエンドで構築するために本当に必要なもの — データセットとライセンス、学習パイプライン、評価フレームワーク、統合アプリケーションスタック、そして成功するデプロイメントを失敗するパイロットから分けるケーススタディのパターンを扱います。
2026-03-01第9章 — パフォーマンス、スケーリング、コスト: 本物のエンジニアリング・トレードオフ
LLM Primer I シリーズの第9章です。LLM をスケールで運用する現実 — モデルサイズと能力、レイテンシとスループットのトレードオフ、コストの経済学、量子化、エッジ展開を扱います。フロンティアモデルが、たとえ予算的に手が届いてもしばしば誤った選択肢になる理由も整理します。
2026-02-26第8章 — アプリケーションで LLM を使う: チャットボット、コード、抽出、エージェント
LLM Primer I シリーズの第8章です。実際に本番で動くアプリケーションパターン — チャットボット、要約、コードアシスタント、構造化抽出、そしてモデル自身がツール利用ループを駆動するエージェント型システムの台頭を解説します。さらに、エンジニアが名前で押さえておくべきベンチマーク群も整理します。
2026-02-25第5章 — 大規模モデルの学習: フロンティアモデルを支える本当のコスト
LLM Primer I シリーズの第5章です。フロンティア LLM が実際にどう学習されるか — データパイプライン、損失関数、数か月にわたる GPU 時間、そして「学習」が今や研究よりも産業規模のエンジニアリング問題になっている理由を解説します。数億ドル規模の学習ランが何にお金を払っているかを解きほぐします。
2026-02-22第3章 — 言語のためのニューラルネットワーク: RNN から Self-Attention へ
LLM Primer I シリーズの第3章です。なぜ Feedforward では言語を扱えなかったか、RNN がどう壁にぶつかったか、そして Attention が何を変えたかを解説します。現代の NLP を定義した3つのニューラルネットワーク形態を、数学アレルギーなしで整理できる構成です。
2026-02-20LLM 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入門書シリーズは、大規模言語モデルとどう向き合うかを、全7巻にわたって扱う入門書です。第1巻の基礎から、第6巻の本番運用、第7巻の安全性まで、巻ごとに別の角度から取り上げています。このページでは、シリーズ全体の構成と、すでに読める第1巻・第2巻について、章ごとの解説をまとめて紹介します。
2026-02-15
Model Context Protocol（MCP）とは何か？｜MCP入門 第2章｜生成AIの文脈設計の新常識
MCP（Model Context Protocol）とは、生成AIにおける文脈と状態を体系的に制御・再現するための設計原則です。本章ではMCPの定義、従来のプロンプト設計との違い、状態設計による一貫性の向上、実装例などをわかりやすく解説します。
2025-03-07
9.0 LLMとエンジニアが向き合うべきポイント - モデル最適化、バイアス対応、倫理的責任
LLM（大規模言語モデル）を扱うエンジニアが向き合うべき重要なポイントを解説します。モデルの最適化やバイアス軽減、データプライバシーの保護、倫理的責任など、LLM開発における重要な側面について考察します。
2024-10-25
8.2 LLMにおけるバイアスと倫理的課題 - 公平で信頼性の高いAIの実現に向けた取り組み
LLM（大規模言語モデル）が抱えるバイアスと倫理的課題について解説し、データバイアス軽減の技術や説明可能なAI（XAI）の役割を紹介します。より公平で信頼性の高いAIシステムを構築するための今後の展望も説明します。
2024-10-24
5.0 LLMを使う際の注意点 | バイアス、リソース、リアルタイム処理の課題
LLM（大規模言語モデル）を使用する際の注意点についてエンジニア向けに解説。バイアスや倫理的問題、計算リソースとコスト、リアルタイムでの使用における技術的な課題について詳述。
2024-09-20
4.3 LLMによる翻訳と要約 | 高度な文脈理解による効率的な情報処理
LLM（大規模言語モデル）を活用した翻訳と要約の仕組みをエンジニア向けに解説。トランスフォーマーモデルを活用し、翻訳と要約がどのように実現されるか、具体的な応用例と共に紹介。
2024-09-18
4.1 LLMのテキスト生成 | 自然な文章生成とその応用例
LLM（大規模言語モデル）によるテキスト生成の仕組みと応用例をエンジニア向けに解説。コンテンツ作成やメール作成、チャットボット、クリエイティブライティングなど、幅広い分野での活用事例を紹介。
2024-09-16
4.0 LLMの応用例 | テキスト生成、質問応答、翻訳、コード生成での活用
LLM（大規模言語モデル）の応用例をエンジニア向けに解説。テキスト生成、質問応答システム、翻訳、要約、コード生成など、LLMが様々な分野でどのように活用されているかを詳述します。
2024-09-15