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。

合計 13 件の記事があります。 | 現在 1 ページ中の 1 ページ目です。

LLM入門書シリーズ — 生成AIを理解するために、分解してみる

LLM Primer シリーズ — Sho Shimoda による全7巻の生成AIフィールドガイド、ついに完結。基礎からセキュリティまで。姉妹編『Physical AI』も含む。全7巻がAmazonで販売中。

2026-02-15

LLMのトレーニングにおける省リソース技術を解説。モデル蒸留、量子化、スパース化、分散トレーニングの手法でコストを削減しながら性能を維持する方法を紹介します。

2024-11-25

LLMの大規模モデル化による性能向上と、計算リソースやトレーニングコストの課題を解説。エンジニアが対応すべき技術と今後の展望を紹介します。

2024-11-25

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

LLM（大規模言語モデル）を扱うエンジニアが向き合うべき重要なポイントを解説します。モデルの最適化やバイアス軽減、データプライバシーの保護、倫理的責任など、LLM開発における重要な側面について考察します。

2024-10-25

LLM（大規模言語モデル）のモデルサイズと計算コストに関する課題を解説し、量子化やプルーニングなどのモデル圧縮技術や、分散学習を通じたトレーニングコスト削減の方法を紹介します。

2024-10-23

LLM（大規模言語モデル）が直面する課題と、今後の技術的な進展について解説します。計算リソース、データバイアス、解釈可能性、プライバシーの課題を克服するための取り組みと今後の展望を紹介します。

2024-10-22

ミニバッチ学習は、大規模データセットを効率的にトレーニングするための手法です。計算効率の向上、学習率の調整、バッチサイズの最適化など、効率的なモデル構築を支える技術について解説します。

2024-10-18

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（大規模言語モデル）とマルチモーダルモデルの統合について解説。テキスト以外のデータ（画像、音声、映像など）との連携により、AIシステムの認識能力が飛躍的に向上する具体的な応用例や技術的課題、未来の展望を紹介。

2024-09-30

LLM（大規模言語モデル）を省リソースでトレーニングするための技術を解説。モデル蒸留、量子化、分散トレーニング、データ効率の改善など、エンジニア向けにリソース削減のための手法を紹介します。

2024-09-29

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

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