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14章 — トークン経済とAPI価格
『LLM Primer VI』ウォークスルー第14回。第1章の物理を請求書の項目につなぐ章。初月の請求書がなぜチームがモデル化したものと似ていないかを説明する。
2026-05-06
第10章 — LLMエンジン層
『LLM Primer VI』ウォークスルー第10回。エンジンとプラットフォームの境界に名前をつけ、2026年のスタックを支配する5つのエンジンを歩く。ベンチマークではなく機構で選ぶ。
2026-05-02
第9章 — 投機的デコード
『LLM Primer VI』ウォークスルー第9回。自己回帰の逐次ボトルネックには数学的な抜け穴がある。安価な推測と少し広い検証パスで、ターゲットモデルが1トークン分の実時間で数トークンを生む。
2026-05-01
第8章 — 次世代のKVキャッシュ管理
『LLM Primer VI』ウォークスルー第8回。OSのページングをKVキャッシュに持ち込む章。PagedAttention、H2Oエビクション、InfiniGen、そしてプレフィックスキャッシュ経済圏。
2026-04-30
第1章 — トークン生成のメカニズム
『LLM Primer VI』ウォークスルー第1回。LLMサービングの難問はほぼ全て一つの事実から派生する — トークンを生み出すループはメモリ帯域律速で、購入した高価な演算能力は99.7パーセント遊んでいる。
2026-04-23
第4章 — AIエージェントとツール呼び出し
『LLM Primer V』ウォークスルー第4回。エージェントを、スキーマ・メモリ層・マルチエージェント配線を工学的に組み立てられて初めて信頼できる「ツールに対してループするLLM」として扱う回。ReAct、契約としてのツールスキーマ、短期/長期/意味の3層メモリ。
2026-04-17第7章 — 高度な協働・動的パターン
LLM Primer IV ウォークスルー第7回。ラウンドテーブル合意、ハンドオフ・ルーティング、マジェンティック・オーケストレーション — トポロジがリクエストごとに作られねばならないときに現れるパターンと、単純なパターンが避ける失敗モード(終わらない、誤ルーティング、暴走する計画)。
2026-04-05第6章 — オーケストレーションの基本
LLM Primer IV ウォークスルー第6回。オーケストレーションの基本形 — 逐次パイプラインと並行スキャッタ・ギャザー — と、その前にチームが問うべき前提の問い: そもそもマルチ・エージェントが正解か。
2026-04-04第5章 — トランスポートプロトコルとディスカバリ
LLM Primer IV ウォークスルー第5回。MCPがサポートする3つのトランスポート、Server Cardを含む.well-knownディスカバリ層、そしてサーバーが協調的なネットワーク市民か負債かを決める地味な運用上の関心事 — CORS、Origin検証、キャッシュ。
2026-04-03第4章 — Attention
LLM Primer II シリーズの第4章をご紹介させていただきます。Attention を直観から導出し、クエリ・キー・バリューの幾何、softmax の温度、マルチヘッド構造、そして Attention をカーネル法として読み直す視点まで、控えめに歩いてまいります。
2026-03-06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
LlamaIndexとは何か？RAGにおける文書インデックス構築の強みとLangChainとの違い｜LLM入門 5.3
LlamaIndexは、RAGの文書処理とインデックス管理に特化したライブラリです。本記事では、LlamaIndexの設計思想と主要機能、LangChainとの違いや併用パターン、実務での活用シーンを丁寧に解説します。
2025-02-24
6.2 ミニバッチ学習と計算効率 - 大規模データセットの効率的なトレーニング手法
ミニバッチ学習は、大規模データセットを効率的にトレーニングするための手法です。計算効率の向上、学習率の調整、バッチサイズの最適化など、効率的なモデル構築を支える技術について解説します。
2024-10-18
2.2 注意メカニズムの解説 | 自己注意とマルチヘッドアテンションによる文脈理解
LLM（大規模言語モデル）の基礎技術である注意メカニズムをエンジニア向けに解説。自己注意メカニズム、クエリ・キー・バリュー、スケールドドットプロダクトアテンション、マルチヘッドアテンションを用いた高度な文脈理解の仕組みを詳しく説明。
2024-09-09
2.1 トランスフォーマーモデルの説明 | 自己注意メカニズムとエンコーダー・デコーダー構造
LLM（大規模言語モデル）に使われるトランスフォーマーモデルの仕組みを解説。自己注意メカニズム、エンコーダー・デコーダーアーキテクチャ、並列処理によるスケーラビリティなど、エンジニア向けにトランスフォーマーの基本を詳述。
2024-09-07
1.3 LLMと機械学習の違い | トランスフォーマー、トランスファーラーニング、汎用性の比較
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。
2024-09-05