LLM入門: しくみから学ぶ 生成AIの基礎

近年、自然言語処理(NLP)の分野において飛躍的な進化を遂げているのが、大規模言語モデル(LLM:Large Language Model)です。GPTシリーズ、BERT、T5といった代表的なモデルは、膨大なテキストデータをもとに学習し、高度な文章生成能力と読解力を備え、すでに多くの領域で実用化が進んでいます。

LLMは、単なる一過性の技術トレンドではなく、私たちの社会やビジネスのあり方を根本から変える可能性を持つ存在です。チャットボットや検索エンジン、コンテンツ生成、業務の自動化、さらにはプログラミング支援など、多様なシーンで導入が加速しています。こうした変化を「外から眺める側」になるのか、それとも「自ら活用する側」に立つのか――その選択が、これからの時代を生き抜くうえでの大きな分かれ目となるでしょう。

すでに機械学習や自然言語処理に関心を持っている方はもちろん、これからLLMを活用したサービス開発に挑戦したいと考えている方、あるいはAIを使って新たな価値創出を目指す方にも、実践的に役立つ内容となることを目指しています。

技術の進化は非常に速く、LLMの世界も日々更新されています。しかし、根底にある原理や考え方を理解することができれば、新しいモデルや応用技術が登場しても、それを自分の知識として吸収し、応用する力が身につきます。本書が、LLMの世界をより深く知り、実際に活用するための第一歩となれば幸いです。

こちらの内容は、「LLM入門:しくみから学ぶ生成AIの基礎: “使うだけ”から卒業するための、易しいけど深く言語モデルを探求する本 (LLMマスターシリーズ)」(Kindleまたは書籍)で完全版読んでいただくことができます。


LLM入門(上)目次

  1. LLMとは何か
    1. 定義と概要
    2. 自然言語処理における役割
    3. 機械学習との違い
  2. LLMの基本的な仕組み
    1. トランスフォーマーモデルの説明
    2. 注意機構 (Attention Mechanism)
    3. BERT, GPT, T5などの代表的なモデル
  3. LLMのトレーニング方法
    1. データセットと前処理
    2. トレーニングステップの概要
    3. ファインチューニングとトランスファーラーニング
  4. LLMの応用例
    1. テキスト生成
    2. 質問応答システム
    3. 翻訳と要約
    4. コード生成
  5. LLMを使う際の注意点
    1. バイアスや倫理的問題
    2. 計算リソースとコスト
    3. リアルタイムでの使用における課題
  6. 実際にLLMを試してみる
    1. オープンソースツールやAPIの紹介
    2. Pythonを使った簡単な実装例
  7. 未来の展望と課題
    1. 大規模モデルの進化
    2. 省リソースでのトレーニング
    3. マルチモーダルモデルとの統合
    4. データ倫理とバイアスの問題
    5. 法的規制とガバナンス

それでは早速、「LLMとは何か」から見ていきましょう。

公開日: 2024-09-01
最終更新日: 2025-04-09
バージョン: 15

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。