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。
2026-05-12
第3章 — 生成AI向けのデータセンターGPU
『LLM Primer VI』ウォークスルー第3回。サービングGPUはFLOP/sではなくHBM帯域とVRAM容量で買うべきだと論じる章。H100、H200、B200、L40S、MI300Xを機構優先で読み解く。
2026-04-25
第3章 — 検索拡張生成 (RAG)
『LLM Primer V』ウォークスルー第3回。RAGパイプラインを端から端まで歩き、10件のお気に入り文書で動くデモを、実運用のコーパスに耐えるシステムから分ける技法 — ハイブリッド検索、構造的チャンキング、HyDE、step-back、text-to-SQL — をまとめる。
2026-04-16第3章 — サーバープリミティブ: コンテキストと能力の公開
LLM Primer IV ウォークスルー第3回。MCPサーバーが提供できる3つの名詞 — Resources(読む状態)、Prompts(再利用できる足場)、Tools(書き込み動作) — それぞれのスキーマ、ライフサイクル、エラーモデル、そして適切なプリミティブを選ぶ規律。
2026-04-01第3章 — アドバンスト・チャンキングのフレームワーク
LLM Primer III ウォークスルー第3回。チャンキングのスペクトラム、オーバーラップの神話、検索品質を静かに殺す「コンテキストの崖」、そしてフロンティアの計算を書き換えたコンテクスチュアル・リトリーバルとレイトチャンキングを整理します。
2026-03-20第3章 — 数学的な道具立て
LLM Primer II シリーズの第3章です。本書が必要とする確率と線形代数を、必要な分量で、必要な順番で並べさせていただく短い章。最尤推定としての訓練、ベクトル空間と埋め込み、そして Attention への橋渡し。
2026-03-05第3章 — 言語のためのニューラルネットワーク: RNN から Self-Attention へ
LLM Primer I シリーズの第3章です。なぜ Feedforward では言語を扱えなかったか、RNN がどう壁にぶつかったか、そして Attention が何を変えたかを解説します。現代の NLP を定義した3つのニューラルネットワーク形態を、数学アレルギーなしで整理できる構成です。
2026-02-20
MCP実装の基本設計パターンとは？｜MCP入門 第3章｜生成AIをプロダクトに組み込むための考え方
MCP（Model Context Protocol）をプロダクトや業務システムに実装するには、文脈・状態・履歴・ユーザー情報の扱い方を設計パターンとして整理する必要があります。本章ではMCPの構造化・再現性・スケーラビリティを支える4つの設計手法を紹介します。
2025-03-12
RAGの活用事例と導入効果とは？業務改善を実現する4つのユースケース｜LLM入門 第3章
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、社内ナレッジBotやFAQ応答、自動応答の高度化に活用されています。本章では、実際のユースケースと導入プロセス、効果、注意点までを具体的に紹介し、実務に役立つ導入視点を提供します。
2025-02-11