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13章 — 限界、リスク、未解決の課題
LLM Primer II 第13章の歩き読みです。数学を別の向きに使い、計算コストとエネルギーの天井、データから自然に染み込んでくるバイアス、そして数学だけでは答えの出ない倫理と社会の問いを、控えめに整理します。
2026-03-15第12章 — LLM の実世界応用
LLM Primer II シリーズの第12章を紹介します。テキスト生成、要約、質問応答、翻訳、推論 — 一見ばらばらに見える応用が、ひとつの「次トークン分布」の上に静かに並んでいることを、これまでの数学のレンズで見直す章です。
2026-03-14第11章 — 評価、キャリブレーション、推論
LLM Primer II シリーズの第11章です。「何でも生成できる」機械を、いったいどうやって測るのか。パープレキシティで内在的な精度を見、キャリブレーションで自信と正答率のズレを測り、ベンチマーク値に誤差棒をつけ、ハルシネーションを RAG の幾何で抑える。第III部の締めくくりとして、誠実な評価の道具立てを整えます。
2026-03-13
RAGで業務AIを強化する方法とは？｜LLM入門：検索と統合の仕組みを解説
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、大規模言語モデルに社内ナレッジやFAQを統合し、業務に使えるAIを構築する鍵です。本記事ではRAGの仕組み、活用例、導入のステップまで、わかりやすく解説します。
2025-02-01
8.0 LLMにおける課題と今後の展望 - バイアス、計算リソース、プライバシーの問題と解決策
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
7.2 質問応答システムと機械翻訳 - LLMによる自然言語処理の応用技術
LLM（大規模言語モデル）を活用した質問応答システムと機械翻訳の技術について詳しく解説します。カスタマーサポートの自動化、国際ビジネス、観光業界などでの具体的な応用例を紹介します。
2024-10-21
7.1 テキスト生成と自動要約 - LLMによる効率的なコンテンツ生成と要約技術
LLM（大規模言語モデル）を用いたテキスト生成と自動要約技術の仕組みを解説します。ニュース記事の自動生成、報告書の要約、チャットボット応答などの具体的な応用事例も紹介しています。
2024-10-20
7.0 LLMの具体的な応用例 - 自然言語生成、機械翻訳、医療、法律、教育分野の利用事例
LLM（大規模言語モデル）は、自然言語生成、機械翻訳、医療、法律、教育など、様々な分野で幅広く応用されています。具体的な応用事例を通じて、LLMの現実世界での活用方法を紹介します。
2024-10-19
自然言語処理（NLP）とは？｜LLM入門 2.3｜大規模言語モデルがもたらした進化
NLP（自然言語処理）は、人間の言葉をコンピュータが理解・分析・生成するための技術です。本記事では、テキスト分類・翻訳・要約などのNLPの代表的なタスクと、LLM（大規模言語モデル）の登場によって何が変わったのかを簡潔に解説します。
2024-10-06
2.1 LLM（大規模言語モデル）とは、人間の言葉を“理解しようとする”AIのしくみ
自然言語処理（NLP）の基本概念と、その数学的手法を解説します。確率論、統計、線形代数を利用したアプローチを通じて、NLPがどのようにテキストを理解・生成し、LLMに応用されているのかを紹介します。
2024-10-06
2.0 LLMの基本 ―「なぜLLMはここまで注目されているのか？」を整理
本記事では、LLMの基礎概念として、自然言語処理（NLP）の概要とトランスフォーマーモデルの仕組みについて詳しく説明します。LLMがどのようにして膨大なデータを処理し、高精度な結果を出すのかを理解します。
2024-10-06
1.0 LLM入門 - 大規模言語モデルの仕組みと数学的アプローチの解説
本記事では、LLM（大規模言語モデル）の仕組みを数学的視点から解説します。トランスフォーマーモデルや勾配降下法といった技術をわかりやすく説明し、エンジニア向けにLLMの理解を深めるための基礎知識を提供します。
2024-10-02
LLM入門 - 数学で理解する大規模言語モデルの仕組み
大規模言語モデル（LLM）の基礎から応用までを初心者向けにわかりやすく解説。LLMの仕組み、トレーニング、活用方法を体系的に学べる入門ガイド。
2024-10-01
4.0 LLMの応用例 | テキスト生成、質問応答、翻訳、コード生成での活用
LLM（大規模言語モデル）の応用例をエンジニア向けに解説。テキスト生成、質問応答システム、翻訳、要約、コード生成など、LLMが様々な分野でどのように活用されているかを詳述します。
2024-09-15
2.1 トランスフォーマーモデルの説明 | 自己注意メカニズムとエンコーダー・デコーダー構造
LLM（大規模言語モデル）に使われるトランスフォーマーモデルの仕組みを解説。自己注意メカニズム、エンコーダー・デコーダーアーキテクチャ、並列処理によるスケーラビリティなど、エンジニア向けにトランスフォーマーの基本を詳述。
2024-09-07
2.0 LLMの基本的な仕組み | トランスフォーマーと注意機構の解説
LLM（大規模言語モデル）の基本的な仕組みをエンジニア向けに解説。トランスフォーマーモデル、注意機構（Attention Mechanism）、BERT、GPT、T5などの代表的なモデルの特徴を詳しく説明します。
2024-09-06
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
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
LLM入門: しくみから学ぶ 生成AIの基礎
自然言語処理で注目される大規模言語モデル（LLM）の仕組みやトレーニング方法、応用例をエンジニア向けに分かりやすく解説。GPTやBERTなどの最新モデルの解説も含む、実際にLLMを活用するための実践的なガイド。
2024-09-01