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 5 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 Primer VI — シリーズ序文と目次

『LLM Primer VI: AIシステムのスケーリング』ウォークスルー全16回の序文と目次。LLM推論をメモリ帯域、スケジューリング、そしてドルが交錯するエンジニアリング領域として扱う一冊の全体像。

2026-04-22

『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

『LLM Primer V』ウォークスルー第2回。プロンプトエンジニアリングを芸ではなく工学として扱う回。モデル階層、サンプリングパラメータの2つのプロファイル、防御的プロンプトの5部構成、そして構造化出力・制約付きデコーディング。

2026-04-15

『LLM Primer V』ウォークスルー第1回。デモと本番の信頼性ギャップを名指しし、確率的な核を決定論的なラッパーで包む工学 — AIエンジニアリング — の枠組みと、信頼性・品質・パフォーマンス・コスト・進化の5つの柱を歩く。

2026-04-14

『LLM Primer V: 実運用のLLMアプリケーションを設計する』のウォークスルー序文。AIエンジニアリングを一つの規律として扱い、基盤モデル・プロンプト・検索・エージェント・評価・オブザーバビリティ・セキュリティ・サービングの8つの面を歩く8章構成の全体像を示す。

2026-04-13