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

LLM(大規模言語モデル)は、自然言語を処理するAI技術の中でも、いま最も注目されている技術です。 「ChatGPT」や「Claude」「Gemini」などのモデルは、人間のように自然な文章を生成し、質問に答え、文章を要約し、翻訳までもこなします。

このセクションでは、LLMが「なぜそんなことができるのか?」という疑問に対して、仕組みの全体像をやさしく整理します。 数式の詳細に入る前に、LLMを理解するための“地図”を描くことが目的です。

 

第2章で学べること

  • 2.1 LLMとは何か? ― LLMの構造と考え方の概要
  • 2.2 LLMの基礎概念 ― トークン、埋め込み、パラメータなどの要素
  • 2.3 NLP(自然言語処理)の応用 ― 実世界での利用シーン
  • 2.4 トランスフォーマーモデルとは ― LLMの中核となる技術の仕組み

たとえば、「単語を数値に変換するとは?」「なぜTransformerがすごいのか?」といった疑問に、図解やたとえ話でやさしく答えていきます。

 

第2章のゴール

この章は、LLMの「頭の中」がどうなっているのかを直感的に理解することを目指しています。
トークンやベクトル、埋め込み、パラメータ、自然言語処理、トランスフォーマーといったキーワードを、「なんとなくわかる」状態にすることが目的です。

この地図があれば、次章から登場する数式やアルゴリズムの説明もぐっとわかりやすくなるはずです。

このページのコンテンツは下記の本から抜粋

LLM入門:数学で理解する、大規模言語モデルの仕組み: 機械が言葉を理解する数学的な理由 (LLMマスターシリーズ)

機械が言葉を理解するのは、なぜか?――その“数学的な理由”を、やさしく、でも本質的に解き明かす一冊。ChatGPTをはじめとするLLM(大規模言語モデル)が、いかにして自然言語を理解し、生成しているのか?本書はその仕組みを、数式と直感をバランスよく交えて、深く、わかりやすく解説します。

1,815円 (税込み)

次のセクション:2.1 自然言語処理(NLP)の概要と数学的手法 - 確率論と線形代数を用いたアプローチ

公開日: 2024-10-06
最終更新日: 2025-05-26
バージョン: 8

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。

チーム

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。