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6章 — RAG のリスク
『LLM Primer VII: AIセキュリティ』章別ウォークスルー第6回。検索コーパスを非信頼な入力チャネルとして扱う章 — 索引された文書はすべて、モデルから見ればユーザーの質問と同格の命令だからだ。
2026-05-15
第11章 — プラットフォームとオーケストレーション層
『LLM Primer VI』ウォークスルー第11回。プラットフォームの選択はフィーチャーではなく、どの運用モデルがチームの既存文化に合うかの問題である。
2026-05-03
シリーズ序文と目次 — LLM Primer V
『LLM Primer V: 実運用のLLMアプリケーションを設計する』のウォークスルー序文。AIエンジニアリングを一つの規律として扱い、基盤モデル・プロンプト・検索・エージェント・評価・オブザーバビリティ・セキュリティ・サービングの8つの面を歩く8章構成の全体像を示す。
2026-04-13第12章 — プロトコルの堅牢化と防御
LLM Primer IV ウォークスルー第12回。4つの防御クラスタ — 暗号アテステーション、境界付きセッション付きOAuthスコープ規律、ランタイム・サンドボックス、Human-in-the-loopゲート — を組み合わせることで、敵対的条件下でモデルが正しく振る舞うことに依存しない姿勢を作る。
2026-04-10第8章 — アーキテクチャ的デプロイメント・レイアウト
LLM Primer IV ウォークスルー第8回。MCPエコシステムに現れた3つのデプロイメント・レイアウト — 再利用可能エージェント、厳格純粋、ハイブリッド — と、どれがどのプロジェクトに合うかを決める4つの拘束条件。
2026-04-06第7章 — 高度な協働・動的パターン
LLM Primer IV ウォークスルー第7回。ラウンドテーブル合意、ハンドオフ・ルーティング、マジェンティック・オーケストレーション — トポロジがリクエストごとに作られねばならないときに現れるパターンと、単純なパターンが避ける失敗モード(終わらない、誤ルーティング、暴走する計画)。
2026-04-05LLM Primer IV — MCPで設計するAI認知: シリーズ紹介とインデックス
LLM Primerシリーズ第4作『MCPで設計するAI認知』の章ごとウォークスルーの第1回。エージェントがデモの段階から本番運用へ進むためにプロトコル層が必要な理由、本書の対象読者、そして3月30日から4月12日まで14回続く投稿の予定をまとめます。
2026-03-29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11章 — 最先端の研究: MoE、推論モデル、新しいスケーリング軸
LLM Primer I シリーズの第11章です。すでに本番の現実となった研究フロンティア — Mixture-of-Experts、検索で拡張するメモリ、ネイティブマルチモーダルのトークン化、継続学習、そして今日の推論モデルを生み出した Inference-Time Scaling のパラダイムを解説します。2026年版で最大のコンテンツ追加です。
2026-02-28第10章 — 安全性、倫理、信頼: マーケティングの先へ
LLM Primer I シリーズの第10章です。LLM の安全性についての正直な像 — なぜハルシネーションが構造的に起きるのか、バイアスは本当はどこに宿るのか、多層ガードレールはどう機能するのか、そしてなぜ技術的コントロールでは置き換えられない制度的レイヤーがガバナンスなのかを解説します。安全に「出す」必要のある実務者向けです。
2026-02-27第7章 — 次トークン予測の先へ: Embedding、検索、マルチモーダル
LLM Primer I シリーズの第7章です。次トークン予測器をはるかに豊かなものへと押し上げる能力 — Embedding、セマンティック検索、Retrieval-Augmented Generation、そしてマルチモーダル入力への移行を解説します。RAG が LLM を本物の文書に「接地」させ、捏造を抑える仕組みも整理します。
2026-02-24LLM 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
6.1 LLMアプリケーションのスケーラブルなデプロイ | DockerとKubernetesの活用
LLMアプリケーションをDockerでコンテナ化し、Kubernetesでスケーラブルにデプロイする方法を解説します。Pythonベースのアプリケーションに最適なデプロイ手法です。
2024-11-21
6.0 LLMアプリケーションのデプロイとCI/CDパイプラインの構築
LLMアプリケーションをDockerとKubernetesでデプロイし、GitHub Actionsを使用したCI/CDパイプラインの構築方法を解説します。スケーラブルな運用環境の実現に役立つ情報です。
2024-11-20