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。
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7章 — 効率と Transformer の派生
LLM Primer II シリーズの第7章をご紹介させていただきます。Attention の O(n²)、GPU メモリとスループットの算数、FlashAttention の導出、そしてマルチクエリ・ゲート・低ランクといった派生たちを、控えめに見渡してまいります。
2026-03-09第4章 — Attention
LLM Primer II シリーズの第4章をご紹介させていただきます。Attention を直観から導出し、クエリ・キー・バリューの幾何、softmax の温度、マルチヘッド構造、そして Attention をカーネル法として読み直す視点まで、控えめに歩いてまいります。
2026-03-06第11章 — 最先端の研究: MoE、推論モデル、新しいスケーリング軸
LLM Primer I シリーズの第11章です。すでに本番の現実となった研究フロンティア — Mixture-of-Experts、検索で拡張するメモリ、ネイティブマルチモーダルのトークン化、継続学習、そして今日の推論モデルを生み出した Inference-Time Scaling のパラダイムを解説します。2026年版で最大のコンテンツ追加です。
2026-02-28第7章 — 次トークン予測の先へ: Embedding、検索、マルチモーダル
LLM Primer I シリーズの第7章です。次トークン予測器をはるかに豊かなものへと押し上げる能力 — Embedding、セマンティック検索、Retrieval-Augmented Generation、そしてマルチモーダル入力への移行を解説します。RAG が LLM を本物の文書に「接地」させ、捏造を抑える仕組みも整理します。
2026-02-24第3章 — 言語のためのニューラルネットワーク: RNN から Self-Attention へ
LLM Primer I シリーズの第3章です。なぜ Feedforward では言語を扱えなかったか、RNN がどう壁にぶつかったか、そして Attention が何を変えたかを解説します。現代の NLP を定義した3つのニューラルネットワーク形態を、数学アレルギーなしで整理できる構成です。
2026-02-20LLM Primer I 章ごとのウォークスルー — シリーズ序文とインデックス
LLM Primer I:『生成AIの仕組み』の章ごとに紹介する全12回シリーズの序文とインデックスです。順番に読むことも、関心のある章だけを選んで読むこともできます。12本すべての記事をここから辿れます。
2026-02-17
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
5.0 勾配降下法とモデル最適化 - LLMのトレーニング手法解説
勾配降下法は、LLM（大規模言語モデル）のトレーニングにおける重要な最適化手法です。クロスエントロピー損失やミニバッチ勾配降下法、勾配クリッピングを使ってモデルの精度を向上させる仕組みを解説します。
2024-10-13
4.2 マルチヘッドアテンションの数理 - トランスフォーマーモデルにおける文脈理解の強化
トランスフォーマーモデルのマルチヘッドアテンションについて詳しく解説します。各ヘッドが異なる視点から文中の単語間の関連性を捉える仕組みと、その数理的な背景について説明します。
2024-10-12
4.1 セルフアテンションメカニズム - トランスフォーマーモデルの数理的基盤
トランスフォーマーモデルのセルフアテンションメカニズムについて詳しく解説します。クエリ、キー、バリューを用いた行列演算による単語間の関連度計算と、ソフトマックス関数を使った正規化を説明します。
2024-10-11
4.0 トランスフォーマーの数理 - セルフアテンションとマルチヘッドアテンションの仕組み
トランスフォーマーモデルにおける数理的な仕組みを解説します。セルフアテンションメカニズムの行列演算や、マルチヘッドアテンションによる文脈理解の向上について詳しく説明します。
2024-10-11
3.0 LLMの数理モデル - 確率論と線形代数の基礎解説
LLMの動作に深く関わる数理モデルについて解説します。確率論や統計がどのように言語生成に使われ、線形代数が単語埋め込みやベクトル空間での計算にどのように貢献しているのかを詳しく説明します。
2024-10-08
トランスフォーマーモデルとは？仕組みと特徴をやさしく解説｜LLM入門 2.4
自然言語処理を飛躍させたトランスフォーマーとは何か？本記事では、大規模言語モデル（LLM）を支える中核技術「トランスフォーマー」の構造やセルフアテンションの考え方を直感的に解説。GPTやChatGPTの背景にある革新的仕組みに触れます。
2024-10-06
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
2.0 LLMの基本 ―「なぜLLMはここまで注目されているのか？」を整理
本記事では、LLMの基礎概念として、自然言語処理（NLP）の概要とトランスフォーマーモデルの仕組みについて詳しく説明します。LLMがどのようにして膨大なデータを処理し、高精度な結果を出すのかを理解します。
2024-10-06
1.2 確率論の基本と対話生成｜LLMの次単語予測を学ぶ
LMは対話を“一単語ずつの確率予測”で生成します。本記事では「P(次の単語｜文脈)」の考え方、自己回帰的生成、Top-kサンプリングやTemperature制御まで、確率論の基礎を対話例とともにわかりやすく解説します。
2024-10-04
LLM入門 - 数学で理解する大規模言語モデルの仕組み
大規模言語モデル（LLM）の基礎から応用までを初心者向けにわかりやすく解説。LLMの仕組み、トレーニング、活用方法を体系的に学べる入門ガイド。
2024-10-01
4.1 LLMのテキスト生成 | 自然な文章生成とその応用例
LLM（大規模言語モデル）によるテキスト生成の仕組みと応用例をエンジニア向けに解説。コンテンツ作成やメール作成、チャットボット、クリエイティブライティングなど、幅広い分野での活用事例を紹介。
2024-09-16
2.3 BERT, GPT, T5などの代表的なLLMモデルの解説 | 自然言語処理タスクへの応用
BERT、GPT、T5などの代表的なLLMモデルをエンジニア向けに解説。それぞれのモデルが持つ特徴と強み、適用されるNLPタスクについて詳しく説明します。プロジェクトに最適なモデルを選ぶためのガイド。
2024-09-10
2.2 注意メカニズムの解説 | 自己注意とマルチヘッドアテンションによる文脈理解
LLM（大規模言語モデル）の基礎技術である注意メカニズムをエンジニア向けに解説。自己注意メカニズム、クエリ・キー・バリュー、スケールドドットプロダクトアテンション、マルチヘッドアテンションを用いた高度な文脈理解の仕組みを詳しく説明。
2024-09-09
2.1 トランスフォーマーモデルの説明 | 自己注意メカニズムとエンコーダー・デコーダー構造
LLM（大規模言語モデル）に使われるトランスフォーマーモデルの仕組みを解説。自己注意メカニズム、エンコーダー・デコーダーアーキテクチャ、並列処理によるスケーラビリティなど、エンジニア向けにトランスフォーマーの基本を詳述。
2024-09-07
2.0 LLMの基本的な仕組み | トランスフォーマーと注意機構の解説
LLM（大規模言語モデル）の基本的な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、注意機構（Attention Mechanism）、BERT、GPT、T5などの代表的なモデルの特徴を詳しく説明します。
2024-09-06
1.3 LLMと機械学習の違い | トランスフォーマー、トランスファーラーニング、汎用性の比較
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。
2024-09-05
LLM入門: しくみから学ぶ 生成AIの基礎
自然言語処理で注目される大規模言語モデル（LLM）の仕組みやトレーニング方法、応用例をエンジニア向けに分かりやすく解説。GPTやBERTなどの最新モデルの解説も含む、実際にLLMを活用するための実践的なガイド。
2024-09-01