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12章 — LLM の実世界応用

LLM Primer II シリーズの第12章を紹介します。テキスト生成、要約、質問応答、翻訳、推論 — 一見ばらばらに見える応用が、ひとつの「次トークン分布」の上に静かに並んでいることを、これまでの数学のレンズで見直す章です。

2026-03-14

7.2 質問応答システムと機械翻訳 - LLMによる自然言語処理の応用技術

LLM(大規模言語モデル)を活用した質問応答システムと機械翻訳の技術について詳しく解説します。カスタマーサポートの自動化、国際ビジネス、観光業界などでの具体的な応用例を紹介します。

2024-10-21

7.0 LLMの具体的な応用例 - 自然言語生成、機械翻訳、医療、法律、教育分野の利用事例

LLM(大規模言語モデル)は、自然言語生成、機械翻訳、医療、法律、教育など、様々な分野で幅広く応用されています。具体的な応用事例を通じて、LLMの現実世界での活用方法を紹介します。

2024-10-19

自然言語処理(NLP)とは?|LLM入門 2.3|大規模言語モデルがもたらした進化

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

4.3 LLMによる翻訳と要約 | 高度な文脈理解による効率的な情報処理

LLM(大規模言語モデル)を活用した翻訳と要約の仕組みをエンジニア向けに解説。トランスフォーマーモデルを活用し、翻訳と要約がどのように実現されるか、具体的な応用例と共に紹介。

2024-09-18

4.0 LLMの応用例 | テキスト生成、質問応答、翻訳、コード生成での活用

LLM(大規模言語モデル)の応用例をエンジニア向けに解説。テキスト生成、質問応答システム、翻訳、要約、コード生成など、LLMが様々な分野でどのように活用されているかを詳述します。

2024-09-15

1.2 LLMの自然言語処理における役割 | テキスト生成、質問応答、翻訳、コード生成の応用

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。

2024-09-04