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。
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
3.2 線形代数とベクトル空間 - LLMにおける単語埋め込みの数理的基盤
線形代数はLLM（大規模言語モデル）の数理的基盤です。単語の埋め込みやベクトル空間内での操作、コサイン類似度を用いた単語の関係性の解析について詳しく解説します。
2024-10-10
3.0 LLMの数理モデル - 確率論と線形代数の基礎解説
LLMの動作に深く関わる数理モデルについて解説します。確率論や統計がどのように言語生成に使われ、線形代数が単語埋め込みやベクトル空間での計算にどのように貢献しているのかを詳しく説明します。
2024-10-08
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
1.4 線形代数の感覚をつかむ：ベクトルと空間のイメージ
大規模言語モデル（LLM）は、単語の意味を「ベクトル」として数値で扱っています。本記事では、ベクトルとは何か、なぜ言葉を数で表現するのかをやさしく解説します。LLMの“頭の中”を覗いてみましょう。
2024-10-04