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。


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モデルコンテキストの基礎|MCP入門 第1章|生成AIが文脈を理解する仕組み

生成AIやChatGPTの出力がなぜ“賢く”見えるのか?その鍵は文脈にあります。MCP(Model Context Protocol)の理解に必要な、AIと文脈の関係、プロンプトとの違い、コンテキストウィンドウの制約などをわかりやすく解説します。

2025-03-02

RAGで業務AIを強化する方法とは?|LLM入門:検索と統合の仕組みを解説

RAG(Retrieval-Augmented Generation)は、大規模言語モデルに社内ナレッジやFAQを統合し、業務に使えるAIを構築する鍵です。本記事ではRAGの仕組み、活用例、導入のステップまで、わかりやすく解説します。

2025-02-01

LLMの構成要素とは?|LLM入門 2.2|トークン・ベクトル・パラメータで理解する内部構造

LLM(大規模言語モデル)の内部で何が起きているのか?本記事では、トークン化・埋め込み(Embedding)・パラメータ・アーキテクチャなど、モデルを構成する基本要素をわかりやすく解説します。自然言語を数値で処理するAIの仕組みを学びましょう。

2024-10-06

1.1 LLMとは何か: 定義と概要 | 大規模言語モデルの基本をエンジニア向けに解説

LLM(大規模言語モデル)とは何か?GPTやBERTなどの代表的なモデルや学習の仕組み、自然言語処理における役割をわかりやすく解説。『LLM入門:しくみから学ぶ生成AIの基礎』からの要約版です。

2024-09-03