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。
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システムインストラクションの設計パターンとは?|MCP入門 3.1|生成AIの人格と振る舞いの設計
生成AIの出力に一貫性と目的を持たせるには、システムインストラクションの設計が重要です。MCPにおける役割、トーン、ルール、タスク駆動型など、代表的な設計パターンをわかりやすく解説します。
2025-03-13
7.5 LLMの法的規制とガバナンス:プライバシー保護と倫理対応の重要性
大規模言語モデル(LLM)の法的規制とガバナンスについて解説。プライバシー保護やデータ規制、ガバナンス体制の構築、各国の法的動向に対応したLLM運用のポイントを紹介します。
2024-10-02
7.4 LLMにおけるデータ倫理とバイアス問題 | 公平性を高めるための対策
LLM(大規模言語モデル)のデータ倫理とバイアスの問題について解説。バイアスの発生要因とその影響、バイアス軽減のための対策、法的・社会的な影響についてエンジニア向けに詳述します。
2024-10-01
7.0 LLMの未来の展望と課題 | モデル進化、省リソース、マルチモーダル統合
LLM(大規模言語モデル)の未来の発展と課題をエンジニア向けに解説。モデルの拡大、省リソーストレーニング、マルチモーダルモデルとの統合、データ倫理、法的規制など、技術的・倫理的な課題を詳述します。
2024-09-27
LLM入門: しくみから学ぶ 生成AIの基礎
自然言語処理で注目される大規模言語モデル(LLM)の仕組みやトレーニング方法、応用例をエンジニア向けに分かりやすく解説。GPTやBERTなどの最新モデルの解説も含む、実際にLLMを活用するための実践的なガイド。
2024-09-01