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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第3章 — データセキュリティとプライバシー

『LLM Primer VII: AIセキュリティ』ウォークスルー第3回。データを固有のライフサイクルを持つ資産として扱う — モデルが部分的に記憶している訓練コーパスから、Samsung のエンジニアが名前が付く前にChatGPTに貼り付けたユーザー入力まで、という章です。

2026-05-12

『LLM Primer VII: AIセキュリティ』を章ごとに紹介するウォークスルーのインデックス。シリーズ最終巻は、LLMシステムを敵対者・規制・確率的挙動から守る規律を、脅威モデルから規制の境界線まで一気に書き下ろします。

2026-05-09

『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

『LLM Primer V』ウォークスルー第1回。デモと本番の信頼性ギャップを名指しし、確率的な核を決定論的なラッパーで包む工学 — AIエンジニアリング — の枠組みと、信頼性・品質・パフォーマンス・コスト・進化の5つの柱を歩く。

2026-04-14

『LLM Primer V: 実運用のLLMアプリケーションを設計する』のウォークスルー序文。AIエンジニアリングを一つの規律として扱い、基盤モデル・プロンプト・検索・エージェント・評価・オブザーバビリティ・セキュリティ・サービングの8つの面を歩く8章構成の全体像を示す。

2026-04-13

LLM Primer IV ウォークスルー第3回。MCPサーバーが提供できる3つの名詞 — Resources(読む状態)、Prompts(再利用できる足場)、Tools(書き込み動作) — それぞれのスキーマ、ライフサイクル、エラーモデル、そして適切なプリミティブを選ぶ規律。

2026-04-01

LLM Primer III ウォークスルー第8回。生成前 vs 生成後の匿名化、3つの技法ファミリー(マスキング、合成置換、差分プライバシー)、そしてシステムが有用なまま残れるかを左右する有用性 vs プライバシーのトレードオフ。

2026-03-25

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