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1章 — AIエンジニアリングという規律

『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

RAGには明確な強みがある一方で、限界や課題も存在します。本章では、幻覚対策やハイブリッド検索の可能性、大規模コンテキストモデルとの関係、そして今後の運用と設計戦略について実践的に整理します。

2025-03-03

LLMの大規模モデル化による性能向上と、計算リソースやトレーニングコストの課題を解説。エンジニアが対応すべき技術と今後の展望を紹介します。

2024-11-25

LLM（大規模言語モデル）の進化と今後の可能性について解説。技術的課題や新しいアプリケーションの展望、エンジニアに必要なスキルを紹介します。

2024-11-24

NLP（自然言語処理）は、人間の言葉をコンピュータが理解・分析・生成するための技術です。本記事では、テキスト分類・翻訳・要約などのNLPの代表的なタスクと、LLM（大規模言語モデル）の登場によって何が変わったのかを簡潔に解説します。

2024-10-06

LLM（大規模言語モデル）の進化について解説。モデルサイズの急速な拡大とそれに伴う課題、そして効率的なトレーニング手法や量子化技術など、技術的なアプローチを紹介します。

2024-09-28

LLM（大規模言語モデル）の未来の発展と課題をエンジニア向けに解説。モデルの拡大、省リソーストレーニング、マルチモーダルモデルとの統合、データ倫理、法的規制など、技術的・倫理的な課題を詳述します。

2024-09-27