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 — 規制の状況
『LLM Primer VII: AIセキュリティ』第13章のウォークスルー。EU AI Act、GDPR、米国の連邦と州、シンガポール、日本、韓国 — 統一されていない規制の状況を歩き、監査可能性、モデルカード、リスク分類の枠組みを技術的統制に対応づける。
2026-05-22第3章 — データセキュリティとプライバシー
『LLM Primer VII: AIセキュリティ』ウォークスルー第3回。データを固有のライフサイクルを持つ資産として扱う — モデルが部分的に記憶している訓練コーパスから、Samsung のエンジニアが名前が付く前にChatGPTに貼り付けたユーザー入力まで、という章です。
2026-05-12ChatGPTだけでは業務に使えない理由とは?|生成AIの限界とRAGの必要性|LLM入門 1.1
ChatGPTは汎用的な質問に対しては強力なツールですが、業務利用では限界があります。本記事では、固有知識の欠如、幻覚(hallucination)、情報の鮮度といった構造的課題を解説し、RAGという新たなアプローチの必要性を明らかにします。
2025-02-037.5 LLMの法的規制とガバナンス:プライバシー保護と倫理対応の重要性
大規模言語モデル(LLM)の法的規制とガバナンスについて解説。プライバシー保護やデータ規制、ガバナンス体制の構築、各国の法的動向に対応したLLM運用のポイントを紹介します。
2024-10-027.4 LLMにおけるデータ倫理とバイアス問題 | 公平性を高めるための対策
LLM(大規模言語モデル)のデータ倫理とバイアスの問題について解説。バイアスの発生要因とその影響、バイアス軽減のための対策、法的・社会的な影響についてエンジニア向けに詳述します。
2024-10-017.0 LLMの未来の展望と課題 | モデル進化、省リソース、マルチモーダル統合
LLM(大規模言語モデル)の未来の発展と課題をエンジニア向けに解説。モデルの拡大、省リソーストレーニング、マルチモーダルモデルとの統合、データ倫理、法的規制など、技術的・倫理的な課題を詳述します。
2024-09-27LLM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