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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第15章 — 安全なAI組織の構築

『LLM Primer VII』ウォークスルー第15回。セキュリティ文化、レッドチーム、ベンダーリスク、継続評価、そして長期のモデル運用管理を、AIセキュリティの規律を年単位で支える組織インフラとして扱う章を紹介する。

2026-05-24

ユーザー状態とモデル状態の同期とは?|MCP入門 3.4|生成AIの一貫した応答設計

生成AIの出力の一貫性を保つには、ユーザーとモデルの状態を同期させることが重要です。MCPでは、セッションメモリ、タスク管理、ステートマシン、感情トラッキングなどを活用して文脈と目的を揃える設計が求められます。

2025-03-16

6.2 LLMモデルのバージョニングとモニタリング | MLflowとPrometheusを活用

LLMモデルの管理を効率化するためのバージョニングとモニタリング手法を解説。MLflowでモデルをバージョン管理し、PrometheusとGrafanaでリアルタイムにパフォーマンスを監視します。

2024-11-22

5.2 LLMの計算リソースとコストの課題 | 最適化手法とクラウド活用

LLM(大規模言語モデル)の運用に伴う計算リソースとコストの課題をエンジニア向けに解説。モデル圧縮、量子化、分散トレーニングなどの最適化手法や、クラウドサービスを活用した効率的なリソース管理の方法について紹介。

2024-09-22