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
3.0 LLMのトークン化とデータ前処理の自動化｜効率的なデータクレンジングと前処理パイプライン
LLMのトレーニングに必要なトークン化とデータ前処理の自動化について解説。Pythonコード例とHugging Faceライブラリを使用し、データクレンジングと効率的な前処理パイプラインの構築方法を紹介します。
2024-11-09
6.1 データセットの前処理 - トレーニングデータのクリーニングと最適化方法
LLM（大規模言語モデル）のトレーニングに使用されるデータセットの前処理手法を解説します。データのクリーニング、トークン化、バイアス軽減、サンプリングなど、効果的な学習のためのプロセスを紹介します。
2024-10-17
6.0 大規模データセットとLLMトレーニングの実際 - データ収集、前処理、トレーニング方法
LLM（大規模言語モデル）のトレーニングには、膨大なデータセットと計算リソースが必要です。データ収集から前処理、トレーニング手法、評価方法までを詳しく解説します。
2024-10-16
LLM入門 - 数学で理解する大規模言語モデルの仕組み
大規模言語モデル（LLM）の基礎から応用までを初心者向けにわかりやすく解説。LLMの仕組み、トレーニング、活用方法を体系的に学べる入門ガイド。
2024-10-01
3.1 LLMのデータセットと前処理 | データクリーニングとトークナイゼーションの重要性
LLM（大規模言語モデル）のトレーニングに必要なデータセットと前処理をエンジニア向けに解説。データのノイズ除去、トークナイゼーション、正規化、データバランスの取り方について詳しく説明します。
2024-09-12
3.0 LLMのトレーニング方法 | データセット、前処理、ファインチューニングの解説
LLM（大規模言語モデル）のトレーニング方法をエンジニア向けに解説。データセットの前処理、トレーニングのステップ、ファインチューニングやトランスファーラーニングを活用した効率的なモデル構築の方法を詳述。
2024-09-11