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1章 — AIエンジニアリングという規律
『LLM Primer V』ウォークスルー第1回。デモと本番の信頼性ギャップを名指しし、確率的な核を決定論的なラッパーで包む工学 — AIエンジニアリング — の枠組みと、信頼性・品質・パフォーマンス・コスト・進化の5つの柱を歩く。
2026-04-14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
1.3 LLM推論APIにおけるキャッシュ戦略｜高速化と負荷軽減のためのベストプラクティス
LLM推論APIのパフォーマンスを向上させるキャッシュ戦略について解説。Redisを使った具体的な実装例やキャッシュ最適化のベストプラクティスを紹介します。
2024-11-04
1.2 LLM推論APIのスケーリング｜水平スケーリング、ロードバランシング、キャッシュ戦略の実装
LLM推論APIのパフォーマンス向上方法を紹介します。水平スケーリング、ロードバランシング、Redisキャッシュ戦略を使用した効率的なAPI設計の実装例を解説。
2024-11-04