LLM入門

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9.2 LLMの実装に向けたリソースと学習の提案 - 効果的なツールとコースの活用

LLM（大規模言語モデル）の実装に必要なリソースや学習方法を紹介します。オープンソースフレームワーク、クラウドプラットフォーム、データセット、オンラインコースなど、実践的なアプローチに必要なリソースを提供します。
2024-10-27

4.2 マルチヘッドアテンションの数理 - トランスフォーマーモデルにおける文脈理解の強化

トランスフォーマーモデルのマルチヘッドアテンションについて詳しく解説します。各ヘッドが異なる視点から文中の単語間の関連性を捉える仕組みと、その数理的な背景について説明します。
2024-10-12

4.1 セルフアテンションメカニズム - トランスフォーマーモデルの数理的基盤

トランスフォーマーモデルのセルフアテンションメカニズムについて詳しく解説します。クエリ、キー、バリューを用いた行列演算による単語間の関連度計算と、ソフトマックス関数を使った正規化を説明します。
2024-10-11

4.0 トランスフォーマーの数理 - セルフアテンションとマルチヘッドアテンションの仕組み

トランスフォーマーモデルにおける数理的な仕組みを解説します。セルフアテンションメカニズムの行列演算や、マルチヘッドアテンションによる文脈理解の向上について詳しく説明します。
2024-10-11

3.0 LLMの数理モデル - 確率論と線形代数の基礎解説

LLMの動作に深く関わる数理モデルについて解説します。確率論や統計がどのように言語生成に使われ、線形代数が単語埋め込みやベクトル空間での計算にどのように貢献しているのかを詳しく説明します。
2024-10-08

トランスフォーマーモデルとは？仕組みと特徴をやさしく解説｜LLM入門 2.4

自然言語処理を飛躍させたトランスフォーマーとは何か？本記事では、大規模言語モデル（LLM）を支える中核技術「トランスフォーマー」の構造やセルフアテンションの考え方を直感的に解説。GPTやChatGPTの背景にある革新的仕組みに触れます。
2024-10-06

自然言語処理（NLP）とは？｜LLM入門 2.3｜大規模言語モデルがもたらした進化

NLP（自然言語処理）は、人間の言葉をコンピュータが理解・分析・生成するための技術です。本記事では、テキスト分類・翻訳・要約などのNLPの代表的なタスクと、LLM（大規模言語モデル）の登場によって何が変わったのかを簡潔に解説します。
2024-10-06

2.0 LLMの基本 ―「なぜLLMはここまで注目されているのか？」を整理

本記事では、LLMの基礎概念として、自然言語処理（NLP）の概要とトランスフォーマーモデルの仕組みについて詳しく説明します。LLMがどのようにして膨大なデータを処理し、高精度な結果を出すのかを理解します。
2024-10-06

1.0 LLM入門 - 大規模言語モデルの仕組みと数学的アプローチの解説

本記事では、LLM（大規模言語モデル）の仕組みを数学的視点から解説します。トランスフォーマーモデルや勾配降下法といった技術をわかりやすく説明し、エンジニア向けにLLMの理解を深めるための基礎知識を提供します。
2024-10-02

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

6.1 LLMを試すためのオープンソースツールとAPIの紹介 | Hugging Face, OpenAI, Google Cloud, Azure

LLM（大規模言語モデル）を試すための主要なオープンソースツールやAPIをエンジニア向けに解説。Hugging Face、OpenAI、Google Cloud AI、Microsoft Azure Cognitive Servicesの特徴と使用方法を紹介し、簡単な実装例も提供。
2024-09-25

6.0 実際にLLMを試してみる | オープンソースツールと簡単な実装例

LLM（大規模言語モデル）を実際に試すためのオープンソースツールやAPIを紹介し、エンジニア向けにPythonを使った簡単な実装例を提供します。テキスト生成や会話ボットの構築、デプロイ方法についても解説。
2024-09-24

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

4.0 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

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

2.3 BERT, GPT, T5などの代表的なLLMモデルの解説 | 自然言語処理タスクへの応用

BERT、GPT、T5などの代表的なLLMモデルをエンジニア向けに解説。それぞれのモデルが持つ特徴と強み、適用されるNLPタスクについて詳しく説明します。プロジェクトに最適なモデルを選ぶためのガイド。
2024-09-10

2.2 注意メカニズムの解説 | 自己注意とマルチヘッドアテンションによる文脈理解

LLM（大規模言語モデル）の基礎技術である注意メカニズムをエンジニア向けに解説。自己注意メカニズム、クエリ・キー・バリュー、スケールドドットプロダクトアテンション、マルチヘッドアテンションを用いた高度な文脈理解の仕組みを詳しく説明。
2024-09-09

2.1 トランスフォーマーモデルの説明 | 自己注意メカニズムとエンコーダー・デコーダー構造

LLM（大規模言語モデル）に使われるトランスフォーマーモデルの仕組みを解説。自己注意メカニズム、エンコーダー・デコーダーアーキテクチャ、並列処理によるスケーラビリティなど、エンジニア向けにトランスフォーマーの基本を詳述。
2024-09-07

2.0 LLMの基本的な仕組み | トランスフォーマーと注意機構の解説

LLM（大規模言語モデル）の基本的な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、注意機構（Attention Mechanism）、BERT、GPT、T5などの代表的なモデルの特徴を詳しく説明します。
2024-09-06

1.2 LLMの自然言語処理における役割 | テキスト生成、質問応答、翻訳、コード生成の応用

LLM（大規模言語モデル）と従来の機械学習（ML）モデルの違いを解説。トランスフォーマーアーキテクチャの利点、汎用性、データスケーラビリティ、トランスファーラーニングの活用をエンジニア向けに詳しく説明。
2024-09-04

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

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任 弘毅

株式会社レシートローラーにて開発とサポートを担当。POSレジやShopifyアプリ開発の経験を活かし、業務のデジタル化を促進。

下田 昌平

開発と設計を担当。1994年からプログラミングを始め、今もなお最新技術への探究心を持ち続けています。