LLM入門

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5.2 コンテキストを保持したマルチターン会話の実装｜LLM活用ガイド

LLMを用いたコンテキストを保持したマルチターン会話の実装方法を紹介。FlaskとRedisを使用したスケーラブルなチャットボットの設計とPythonのサンプルコードを掲載。
2024-11-18

5.1 LLMを活用したチャットボットの基本アーキテクチャ｜Python実装ガイド

LLMを活用したチャットボットの基本アーキテクチャとPythonによる簡単なAPI実装例を紹介。FlaskやFastAPIを使用したスケーラブルな設計方法を解説。
2024-11-17

5.0 LLMを活用したチャットボット構築ガイド｜Pythonでの実装例付き

LLMを活用してチャットボットを構築する方法を解説。Pythonでの実装例と、スケーラブルなデプロイ手法も紹介。
2024-11-16

4.3 LLMのモデル圧縮技術｜知識蒸留、量子化、プルーニングの解説

知識蒸留、量子化、プルーニングなどのモデル圧縮技術を使い、LLMの計算コストと推論速度を改善する方法を解説します。Pythonの実装例も紹介。
2024-11-15

4.2 LLMの推論速度を最適化する方法｜バッチ推論と半精度推論の活用

LLMの推論速度を改善するための技術を解説。バッチ推論、ONNX Runtime、半精度推論（FP16）など、効率的な推論手法とその実装例を紹介します。
2024-11-14

4.1 LLMのモデル圧縮技術｜効率的な量子化と知識蒸留

LLMのモデル圧縮技術を解説。量子化、知識蒸留、プルーニングの実装例を紹介し、推論速度とリソース効率を向上させる方法を学びます。
2024-11-13

4.0 LLMのモデル圧縮と推論速度の最適化｜効率的なパフォーマンス改善

LLMのモデル圧縮技術と推論速度の最適化手法を解説。量子化、知識蒸留、ONNXを使用したPython実装例で効率的なLLMのデプロイをサポート。
2024-11-12

3.2 LLMのデータクレンジング自動化｜Pythonでの効率的なノイズ除去と前処理

LLMのトレーニングにおけるデータクレンジングの重要性とその自動化手法を解説。Pythonコード例で、HTMLタグの除去、ストップワードの削除、正規化などの基本的なクレンジングプロセスを紹介します。
2024-11-11

3.3 LLMのデータロードと前処理パイプライン構築｜効率的なデータ処理の自動化

LLMトレーニングに必要なデータロードと前処理パイプラインの構築方法を解説。Pythonコード例を使用し、Pandas、Dask、Scikit-learnでの効率的なデータ処理を紹介します。
2024-11-11

3.1 LLMのサブワードトークナイザーの使用方法｜BERTやGPT-2でのトークン化の解説

サブワードトークナイザーを使用したLLMのトークン化方法を解説。Hugging FaceのBERTやGPT-2トークナイザーを使用し、Pythonコード例で具体的な実装方法を紹介します。
2024-11-10

3.0 LLMのトークン化とデータ前処理の自動化｜効率的なデータクレンジングと前処理パイプライン

LLMのトレーニングに必要なトークン化とデータ前処理の自動化について解説。Pythonコード例とHugging Faceライブラリを使用し、データクレンジングと効率的な前処理パイプラインの構築方法を紹介します。
2024-11-09

2.3 LLMのトレーニング実行とモデル評価｜Pythonによるトレーニングと評価手法

LLMのトレーニングと評価の手順をPythonコード例と共に紹介。Hugging Face Transformersを使用したBERTモデルのトレーニング、評価指標の解説、モデルの保存方法を説明します。
2024-11-08

2.2 LLMのトレーニングデータ準備と前処理｜Pythonでのデータクレンジングとトークナイゼーション

LLMのファインチューニングに必要なデータ準備と前処理を解説。Pythonを使用したデータクレンジング、トークナイゼーション、データセット整理の方法を紹介します。
2024-11-07

2.1 Hugging Face Transformersを使ったモデルのファインチューニング｜BERTのPython実装例

Hugging FaceのTransformersライブラリを使って、BERTモデルのファインチューニングを行う方法を解説します。Pythonコード例と共に、データ前処理やトレーニング設定のポイントも紹介。
2024-11-06

2.0 LLMモデルのファインチューニング｜Hugging Faceを使った効率的な微調整手法

Hugging FaceのTransformersライブラリを使用して、LLMのファインチューニングを行う方法を解説。トレーニングデータの準備から評価までの具体的な手順を紹介。
2024-11-05

1.3 LLM推論APIにおけるキャッシュ戦略｜高速化と負荷軽減のためのベストプラクティス

LLM推論APIのパフォーマンスを向上させるキャッシュ戦略について解説。Redisを使った具体的な実装例やキャッシュ最適化のベストプラクティスを紹介します。
2024-11-04

1.2 LLM推論APIのスケーリング｜水平スケーリング、ロードバランシング、キャッシュ戦略の実装

LLM推論APIのパフォーマンス向上方法を紹介します。水平スケーリング、ロードバランシング、Redisキャッシュ戦略を使用した効率的なAPI設計の実装例を解説。
2024-11-04

9.2 LLMの実装に向けたリソースと学習の提案 - 効果的なツールとコースの活用

LLM（大規模言語モデル）の実装に必要なリソースや学習方法を紹介します。オープンソースフレームワーク、クラウドプラットフォーム、データセット、オンラインコースなど、実践的なアプローチに必要なリソースを提供します。
2024-10-27

9.1 LLMを理解するための次のステップ - 実践的な学習方法とプロジェクト参加のすすめ

LLM（大規模言語モデル）の基礎を学んだエンジニアが、さらなる学びを進めるための次のステップを紹介します。研究論文の精読、実践的プロジェクトの参加、モデルのカスタマイズや最適化手法について詳しく解説します。
2024-10-26

9.0 LLMとエンジニアが向き合うべきポイント - モデル最適化、バイアス対応、倫理的責任

LLM（大規模言語モデル）を扱うエンジニアが向き合うべき重要なポイントを解説します。モデルの最適化やバイアス軽減、データプライバシーの保護、倫理的責任など、LLM開発における重要な側面について考察します。
2024-10-25

8.2 LLMにおけるバイアスと倫理的課題 - 公平で信頼性の高いAIの実現に向けた取り組み

LLM（大規模言語モデル）が抱えるバイアスと倫理的課題について解説し、データバイアス軽減の技術や説明可能なAI（XAI）の役割を紹介します。より公平で信頼性の高いAIシステムを構築するための今後の展望も説明します。
2024-10-24

8.1 モデルサイズと計算コスト - LLMの効率的な運用とコスト削減の技術

LLM（大規模言語モデル）のモデルサイズと計算コストに関する課題を解説し、量子化やプルーニングなどのモデル圧縮技術や、分散学習を通じたトレーニングコスト削減の方法を紹介します。
2024-10-23

8.0 LLMにおける課題と今後の展望 - バイアス、計算リソース、プライバシーの問題と解決策

LLM（大規模言語モデル）が直面する課題と、今後の技術的な進展について解説します。計算リソース、データバイアス、解釈可能性、プライバシーの課題を克服するための取り組みと今後の展望を紹介します。
2024-10-22

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

6.1 データセットの前処理 - トレーニングデータのクリーニングと最適化方法

LLM（大規模言語モデル）のトレーニングに使用されるデータセットの前処理手法を解説します。データのクリーニング、トークン化、バイアス軽減、サンプリングなど、効果的な学習のためのプロセスを紹介します。
2024-10-17

6.0 大規模データセットとLLMトレーニングの実際 - データ収集、前処理、トレーニング方法

LLM（大規模言語モデル）のトレーニングには、膨大なデータセットと計算リソースが必要です。データ収集から前処理、トレーニング手法、評価方法までを詳しく解説します。
2024-10-16

3.2 線形代数とベクトル空間 - LLMにおける単語埋め込みの数理的基盤

線形代数はLLM（大規模言語モデル）の数理的基盤です。単語の埋め込みやベクトル空間内での操作、コサイン類似度を用いた単語の関係性の解析について詳しく解説します。
2024-10-10

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

2.0 LLMの基礎概念 - 自然言語処理とトランスフォーマーモデルの解説

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

7.5 LLMの法的規制とガバナンス：プライバシー保護と倫理対応の重要性

大規模言語モデル（LLM）の法的規制とガバナンスについて解説。プライバシー保護やデータ規制、ガバナンス体制の構築、各国の法的動向に対応したLLM運用のポイントを紹介します。
2024-10-02

1.0 LLM入門 - 大規模言語モデルの仕組みと数学的アプローチの解説

本記事では、LLM（大規模言語モデル）の仕組みを数学的視点から解説します。トランスフォーマーモデルや勾配降下法といった技術をわかりやすく説明し、エンジニア向けにLLMの理解を深めるための基礎知識を提供します。
2024-10-02

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

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

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任 弘毅

株式会社レシートローラーにて開発とサポートを担当。POSレジやShopifyアプリ開発の経験を活かし、業務のデジタル化を促進。

下田 昌平

開発と設計を担当。1994年からプログラミングを始め、今もなお最新技術への探究心を持ち続けています。