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8章 — モデルへの敵対的攻撃
『LLM Primer VII: AIセキュリティ』章別ウォークスルー第8回。Goodfellow 2014 の画像分類器研究から TextFooler や universal suffix、本番 API に対するモデル窃取まで、敵対的攻撃の系譜を辿る章。
2026-05-17第9章 — RAG評価トライアド
LLM Primer III ウォークスルー第9回。RAGは3つの異なる場所で失敗しうるのに、外から見ると同じ症状を出します — コンテキスト関連性、グラウンデッドネス、回答関連性という評価トライアドは、別のバグを直しながら別の症状を測ってしまうのを防ぐための、小さな粘り強い語彙です。
2026-03-26第6章 — RAGの脅威モデルと脆弱性
LLM Primer III ウォークスルー第6回。検索で広がった攻撃面 — コーパス汚染、敵対的チャンク、間接プロンプトインジェクション、埋め込み反転、そしてエージェント型 RAG での「混乱した代理人」問題。具体的な攻撃、いずれも実証済みで、いずれも再現可能。
2026-03-23第5章 — 検索パイプラインの設計
LLM Primer III ウォークスルー第5回。単発のベクトル検索はパイプラインではない理由 — ハイブリッド検索、Reciprocal Rank Fusion、クロスエンコーダ再ランキング、そしてクエリ側の書き換えと HyDE が、成熟した本番 RAG の収斂先である構成にどう組み上がるか。
2026-03-22第4章 — 適切なベクトルデータベースの選定
LLM Primer III ウォークスルー第4回。専用設計とPostgres型拡張のアーキテクチャ的分岐、マネージドの主役(Pinecone、Vertex)、オープンソース陣営(Qdrant、Milvus、Weaviate)、埋め込み型の選択肢、そして実際の選択を決める3つの運用軸 — レジデンシー、運用、コスト。
2026-03-21第1章 — RAGアーキテクチャの進化
LLM Primer III ウォークスルー第1回。ベースモデルの2つの構造的制約 — 凍結された知識と、出典が示せないこと — に対するアーキテクチャ上の単一の答えが、3年で4つの顔を持つに至った話です。Naive、Advanced、Modular、Agentic という4つの姿勢と、検索よりもファインチューニングが効く場面を整理します。
2026-03-18