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7章 — 高度なバッチング戦略
『LLM Primer VI』ウォークスルー第7回。バッチングは最適化ではなく、帯域律速のデコードを成立させる唯一の動き。バッチは名詞ではなく動詞である。
2026-04-29
第8章 — パフォーマンス・サービング・コストの最適化
『LLM Primer V』ウォークスルー最終回。本番LLMの経済を、層をなす規律として扱う回。最も安い呼び出しは決してされないもの、次に安いのは十分なもののうち最も小さいモデルへの呼び出し、床は推論サーバ内のKVキャッシュ・連続バッチ・投機的デコーディング。
2026-04-21第11章 — 継続的なアップデートとパイプライン最適化
LLM Primer III ウォークスルー、最終回。CDC とインクリメンタルなインデックス更新でコーパスを新鮮に保ち、セマンティックキャッシュとモデル階層化でレイテンシを抑え、4段のフィードバックループで本番テレメトリと実際に行う変更の橋渡しをする — そして第4巻 MCP への橋。
2026-03-28
チャットボットの履歴管理とは？｜MCP入門 5.1｜スコープ制御で精度とコストを最適化する設計
生成AIチャットボットの応答品質は、会話履歴の設計に大きく左右されます。本記事では、MCPを活用して履歴の粒度・要約・トピック切り替えを制御し、自然かつ効率的なチャット体験を作る方法を解説します。
2025-03-23
複数モデル（LLM）の使い分け設計とは？｜MCP入門 4.2｜GPT-4・Claude・Geminiをタスクごとに最適活用
GPT-4、Claude、Geminiなど複数のLLMを目的に応じて使い分ける設計は、生成AIの品質・速度・コスト最適化に不可欠です。本節では、MCPによる役割分担、タスク別・属性別・フォールバック・ワークフロー設計を詳しく解説します。
2025-03-19
RAGの設計力とは？プロンプトと文脈の最適化で生成精度を高める方法｜LLM入門 第6章
高性能なLLMと正確な検索結果を活かす鍵は、プロンプトと文脈の設計にあります。本章では、RAGの実運用で成果を出すための構成・整形・トークン最適化の具体的な手法を、設計者の視点から詳しく解説します。
2025-02-26
RAGの回答精度を左右するコンテキスト整形とは？LLMへの最適な情報の渡し方｜LLM入門 4.3
RAGにおいてRetrieverが抽出した情報をどのように整形し、LLMに渡すかは、出力の質に直結します。本記事では、プロンプト設計・チャンク構造・トークン最適化など、回答品質を高めるための整形技術を詳しく解説します。
2025-02-19
4.2 LLMの推論速度を最適化する方法｜バッチ推論と半精度推論の活用
LLMの推論速度を改善するための技術を解説。バッチ推論、ONNX Runtime、半精度推論（FP16）など、効率的な推論手法とその実装例を紹介します。
2024-11-14
4.0 LLMのモデル圧縮と推論速度の最適化｜効率的なパフォーマンス改善
LLMのモデル圧縮技術と推論速度の最適化手法を解説。量子化、知識蒸留、ONNXを使用したPython実装例で効率的なLLMのデプロイをサポート。
2024-11-12
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
LLM入門：Pythonを用いたLLMアプリケーション構築ガイド | API設計、微調整、デプロイ
Pythonエンジニア向けに、LLM（大規模言語モデル）を活用したアプリケーションの構築方法を徹底解説。FlaskやFastAPIを使ったAPI設計、モデルの微調整（ファインチューニング）、データ前処理の自動化、推論速度の最適化、Docker/Kubernetesを使ったデプロイまで、実践的な内容をカバーします。
2024-11-01
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
9.0 LLMとエンジニアが向き合うべきポイント - モデル最適化、バイアス対応、倫理的責任
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
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
5.2 勾配降下法とバックプロパゲーション - LLMのトレーニング手法の解説
勾配降下法とバックプロパゲーションは、LLM（大規模言語モデル）のトレーニングにおける重要な手法です。損失関数の勾配を効率的に計算し、モデルのパラメータを最適化するプロセスを詳しく解説します。
2024-10-15
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
5.0 勾配降下法とモデル最適化 - LLMのトレーニング手法解説
勾配降下法は、LLM（大規模言語モデル）のトレーニングにおける重要な最適化手法です。クロスエントロピー損失やミニバッチ勾配降下法、勾配クリッピングを使ってモデルの精度を向上させる仕組みを解説します。
2024-10-13
5.3 LLMのリアルタイム使用における課題 | レイテンシとスケーラビリティの対策
LLM（大規模言語モデル）をリアルタイムで使用する際の課題と対策をエンジニア向けに解説。レイテンシの低減やスケーラビリティの確保、モデル最適化の手法について詳述します。
2024-09-23
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
3.3 ファインチューニングとトランスファーラーニング | LLMの効率的なトレーニング方法
LLM（大規模言語モデル）のトレーニングにおけるファインチューニングとトランスファーラーニングをエンジニア向けに解説。既存のモデルを特定タスクに最適化し、効率的に新しいタスクに対応させる手法について詳述。
2024-09-14