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 — LLM の実世界応用
LLM Primer II シリーズの第12章を紹介します。テキスト生成、要約、質問応答、翻訳、推論 — 一見ばらばらに見える応用が、ひとつの「次トークン分布」の上に静かに並んでいることを、これまでの数学のレンズで見直す章です。
2026-03-14第2章 — LLM を文脈に置く
LLM Primer II シリーズの第2章です。前作『LLM Primer』の素朴な物語と、本書の数学とを橋渡しする章。LLM とはなにか、事前学習・パラメータ・スケール、データとしての言語、そしてトランスフォーマーが風景を塗り替えた理由。
2026-03-04
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
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
2.1 LLM（大規模言語モデル）とは、人間の言葉を“理解しようとする”AIのしくみ
自然言語処理（NLP）の基本概念と、その数学的手法を解説します。確率論、統計、線形代数を利用したアプローチを通じて、NLPがどのようにテキストを理解・生成し、LLMに応用されているのかを紹介します。
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
7.1 LLMの大規模モデル進化 | モデルサイズの拡大とその課題、技術的アプローチ
LLM（大規模言語モデル）の進化について解説。モデルサイズの急速な拡大とそれに伴う課題、そして効率的なトレーニング手法や量子化技術など、技術的なアプローチを紹介します。
2024-09-28
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
4.4 LLMによるコード生成 | 生産性を高める自動コード生成とその応用
LLM（大規模言語モデル）を活用したコード生成の仕組みをエンジニア向けに解説。テンプレートコードや関数の自動生成、テストコードの生成など、開発現場での応用例とともに、GitHub Copilotなどの事例を紹介。
2024-09-19
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
4.2 LLMによる質問応答システム | 高精度な回答生成とその応用例
LLM（大規模言語モデル）を活用した質問応答システムの仕組みと応用例をエンジニア向けに解説。カスタマーサポート、FAQ、検索エンジン強化など、様々な分野での実際の使用ケースを紹介。
2024-09-17
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
3.0 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
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
2.1 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
1.3 LLMと機械学習の違い | トランスフォーマー、トランスファーラーニング、汎用性の比較
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。
2024-09-05
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
1.1 LLMとは何か: 定義と概要 | 大規模言語モデルの基本をエンジニア向けに解説
LLM（大規模言語モデル）とは何か？GPTやBERTなどの代表的なモデルや学習の仕組み、自然言語処理における役割をわかりやすく解説。『LLM入門：しくみから学ぶ生成AIの基礎』からの要約版です。
2024-09-03
第１章 LLMって何？AIが文章を“理解して書く”時代のはじまり
LLM（大規模言語モデル）の基本的な定義、自然言語処理における役割、そして従来の機械学習モデルとの違いを解説。LLMの特徴とその応用例をエンジニア向けに詳しく紹介します。
2024-09-02
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