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 6 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

ドキュメントベース質問応答(RAG)でのContext設計とは?|MCP入門 5.3|情報の構造化で精度と説明力を高める方法

RAG(検索補助生成)で生成AIが正確に応答するためには、検索結果をどのように文脈化するかが鍵です。MCP設計により、取得情報のスロット化・優先度付け・役割づけを行い、安定した回答と説明責任のある出力を実現する方法を解説します。

2025-03-25

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

4.2 LLMによる質問応答システム | 高精度な回答生成とその応用例

LLM(大規模言語モデル)を活用した質問応答システムの仕組みと応用例をエンジニア向けに解説。カスタマーサポート、FAQ、検索エンジン強化など、様々な分野での実際の使用ケースを紹介。

2024-09-17

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

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