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15章 — サーバーレスAPI vs 専用インフラ
『LLM Primer VI』ウォークスルー第15回。損益分岐算術と、多くのチームにとって答えを傾けるプラットフォームエンジニアリングの行に名前をつける。
2026-05-07
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13章 — オートスケーリングとコールドスタート対策
『LLM Primer VI』ウォークスルー第13回。標準HPAがLLMで障害を出す理由と、KEDA、Knative、CRIUがどう修正を構成するかを説明する章。
2026-05-05
LLM Primer VI — シリーズ序文と目次
『LLM Primer VI: AIシステムのスケーリング』ウォークスルー全16回の序文と目次。LLM推論をメモリ帯域、スケジューリング、そしてドルが交錯するエンジニアリング領域として扱う一冊の全体像。
2026-04-22
第6章 — AIオブザーバビリティとトレーシング
『LLM Primer V』ウォークスルー第6回。ユーザークエリを要求ログではなく因果木として扱い、その木を可読にするためにトレースすべきものを示す回。OpenTelemetryのGenAIコンベンション、TTFT/TPOT/コスト/品質という指標、そして評価への還流ループ。
2026-04-19
LLM入門書シリーズ — 生成AIを理解するために、分解してみる
LLM Primer シリーズ — Sho Shimoda による全7巻の生成AIフィールドガイド、ついに完結。基礎からセキュリティまで。姉妹編『Physical AI』も含む。全7巻がAmazonで販売中。
2026-02-15
OpenAI Embeddingsとベクトル検索エンジンの連携方法｜RAG構築の基本｜LLM入門 5.1
RAGを構築する上で基本となるのが、OpenAIの埋め込みモデルとベクトルストアの組み合わせです。本記事では、text-embedding-ada-002の特徴と、FAISSやPineconeとの連携設計、実装時の注意点を詳しく解説します。
2025-02-22