LLM入門

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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

LLM入門：Pythonを用いたLLMアプリケーション構築ガイド | API設計、微調整、デプロイ

Pythonエンジニア向けに、LLM（大規模言語モデル）を活用したアプリケーションの構築方法を徹底解説。FlaskやFastAPIを使ったAPI設計、モデルの微調整（ファインチューニング）、データ前処理の自動化、推論速度の最適化、Docker/Kubernetesを使ったデプロイまで、実践的な内容をカバーします。
2024-11-01

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

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

6.1 LLMを試すためのオープンソースツールとAPIの紹介 | Hugging Face, OpenAI, Google Cloud, Azure

LLM（大規模言語モデル）を試すための主要なオープンソースツールやAPIをエンジニア向けに解説。Hugging Face、OpenAI、Google Cloud AI、Microsoft Azure Cognitive Servicesの特徴と使用方法を紹介し、簡単な実装例も提供。
2024-09-25

5.0 LLMを使う際の注意点 | バイアス、リソース、リアルタイム処理の課題

LLM（大規模言語モデル）を使用する際の注意点についてエンジニア向けに解説。バイアスや倫理的問題、計算リソースとコスト、リアルタイムでの使用における技術的な課題について詳述。
2024-09-20

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

3.3 ファインチューニングとトランスファーラーニング | LLMの効率的なトレーニング方法

LLM（大規模言語モデル）のトレーニングにおけるファインチューニングとトランスファーラーニングをエンジニア向けに解説。既存のモデルを特定タスクに最適化し、効率的に新しいタスクに対応させる手法について詳述。
2024-09-14

3.2 LLMのトレーニングステップ | フォワードプロパゲーションとバックプロパゲーションの解説

LLM（大規模言語モデル）のトレーニングプロセスをエンジニア向けに解説。初期化からフォワードプロパゲーション、ロス計算、バックプロパゲーションまで、トレーニングの主要なステップと学習率やハイパーパラメータ調整の重要性について説明します。
2024-09-13

3.1 LLMのデータセットと前処理 | データクリーニングとトークナイゼーションの重要性

LLM（大規模言語モデル）のトレーニングに必要なデータセットと前処理をエンジニア向けに解説。データのノイズ除去、トークナイゼーション、正規化、データバランスの取り方について詳しく説明します。
2024-09-12

3.0 LLMのトレーニング方法 | データセット、前処理、ファインチューニングの解説

LLM（大規模言語モデル）のトレーニング方法をエンジニア向けに解説。データセットの前処理、トレーニングのステップ、ファインチューニングやトランスファーラーニングを活用した効率的なモデル構築の方法を詳述。
2024-09-11

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

2.0 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

1.1 LLMとは何か: 定義と概要 | 大規模言語モデルの基本をエンジニア向けに解説

LLM（大規模言語モデル）の定義と概要をエンジニア向けに解説。パラメータの役割、事前学習とファインチューニング、自己教師あり学習の重要性など、LLMの基本を技術的に詳しく説明します。
2024-09-03

LLM入門: 自然言語処理における大規模言語モデルの基本と応用

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。