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10章 — ポストトレーニングとアラインメントの数学
LLM Primer II シリーズの第10章です。事前学習で出来上がった「賢いが野生のままの次トークン予測器」を、いかにして役に立つアシスタントへと飼い慣らすか。教師ありファインチューニング、Bradley–Terry に基づく報酬モデル、KL の手綱付き RLHF、そして報酬モデルも RL ループも消し去る DPO の鮮やかな導出。アラインメントの数学を、3つの楽章として整理します。
2026-03-12第9章 — スケールでの学習
LLM Primer II シリーズの第9章を紹介します。データ前処理が後段すべてを静かに左右する数学、ミニバッチと並列化の力学、そして数千の GPU にまたがる学習を数値的に安定に保つための、思いのほか繊細な工夫を、控えめに整理します。
2026-03-11第8章 — モデルはどう学ぶか
LLM Primer II シリーズの第8章を紹介します。古典的な統計学習理論が「過学習するはず」と告げる規模で、なぜ大規模モデルは汎化してしまうのか。勾配降下法の暗黙的バイアス、スケーリング則、そして「まだ分かっていないこと」を、控えめに整理します。
2026-03-10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第12章 — 自分の LLM システムを構築する: データセットから本番まで
LLM Primer I シリーズの第12章です。最終章。LLM 駆動システムをエンドツーエンドで構築するために本当に必要なもの — データセットとライセンス、学習パイプライン、評価フレームワーク、統合アプリケーションスタック、そして成功するデプロイメントを失敗するパイロットから分けるケーススタディのパターンを扱います。
2026-03-01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第6章 — ファインチューニングと適応: 生のモデルから役に立つアシスタントへ
LLM Primer I シリーズの第6章です。プロンプトベースの安価な操作から、パラメータ効率の良いファインチューニング、そして RLHF やその現代的な後継 DPO による本格的なアライメントまで、適応の全スタックを扱います。なぜ今や API 型クローズドモデルの差別化要因が後学習にあるのかも整理します。
2026-02-23第5章 — 大規模モデルの学習: フロンティアモデルを支える本当のコスト
LLM Primer I シリーズの第5章です。フロンティア LLM が実際にどう学習されるか — データパイプライン、損失関数、数か月にわたる GPU 時間、そして「学習」が今や研究よりも産業規模のエンジニアリング問題になっている理由を解説します。数億ドル規模の学習ランが何にお金を払っているかを解きほぐします。
2026-02-22
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
9.1 LLMを理解するための次のステップ - 実践的な学習方法とプロジェクト参加のすすめ
LLM（大規模言語モデル）の基礎を学んだエンジニアが、さらなる学びを進めるための次のステップを紹介します。研究論文の精読、実践的プロジェクトの参加、モデルのカスタマイズや最適化手法について詳しく解説します。
2024-10-26
8.1 モデルサイズと計算コスト - LLMの効率的な運用とコスト削減の技術
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
6.2 ミニバッチ学習と計算効率 - 大規模データセットの効率的なトレーニング手法
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
6.1 データセットの前処理 - トレーニングデータのクリーニングと最適化方法
LLM（大規模言語モデル）のトレーニングに使用されるデータセットの前処理手法を解説します。データのクリーニング、トークン化、バイアス軽減、サンプリングなど、効果的な学習のためのプロセスを紹介します。
2024-10-17
5.1 損失関数の重要性 - LLMにおけるモデル最適化のカギ
損失関数は、モデルの最適化において重要な役割を果たし、LLMの精度向上に寄与します。クロスエントロピー損失関数や過学習、学習不足の検出に役立つ損失関数の仕組みを解説します。
2024-10-14
3.2 LLMのトレーニングステップ | フォワードプロパゲーションとバックプロパゲーションの解説
LLM（大規模言語モデル）のトレーニングプロセスをエンジニア向けに解説。初期化からフォワードプロパゲーション、ロス計算、バックプロパゲーションまで、トレーニングの主要なステップと学習率やハイパーパラメータ調整の重要性について説明します。
2024-09-13
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