LLM入門
合計 8 件の記事があります。
現在 1 ページ中の 1 ページ目です。

複数モデル(LLM)の使い分け設計とは?|MCP入門 4.2|GPT-4・Claude・Geminiをタスクごとに最適活用
GPT-4、Claude、Geminiなど複数のLLMを目的に応じて使い分ける設計は、生成AIの品質・速度・コスト最適化に不可欠です。本節では、MCPによる役割分担、タスク別・属性別・フォールバック・ワークフロー設計を詳しく解説します。
2025-03-19

6.2 LLMモデルのバージョニングとモニタリング | MLflowとPrometheusを活用
LLMモデルの管理を効率化するためのバージョニングとモニタリング手法を解説。MLflowでモデルをバージョン管理し、PrometheusとGrafanaでリアルタイムにパフォーマンスを監視します。
2024-11-22

6.1 LLMアプリケーションのスケーラブルなデプロイ | DockerとKubernetesの活用
LLMアプリケーションをDockerでコンテナ化し、Kubernetesでスケーラブルにデプロイする方法を解説します。Pythonベースのアプリケーションに最適なデプロイ手法です。
2024-11-21

6.0 LLMアプリケーションのデプロイとCI/CDパイプラインの構築
LLMアプリケーションをDockerとKubernetesでデプロイし、GitHub Actionsを使用したCI/CDパイプラインの構築方法を解説します。スケーラブルな運用環境の実現に役立つ情報です。
2024-11-20

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

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

9.0 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
カテゴリー
検索履歴
会話履歴 923
エンジニア向け 405
マルコフ連鎖 384
生成型要約 378
自動要約 377
大規模言語モデル 375
注意メカニズム 375
教育AI 373
パーソナライズドコンテンツ 371
NLP トランスフォーマー 368
言語モデル 365
トークン化 357
ミニバッチ学習 356
数学的アプローチ 350
データ前処理 341
GPT テキスト生成 340
クロスエントロピー損失 340
セルフアテンション 339
バイアス 問題 338
LLM テキスト生成 334
LLM 要約 330
ロス計算 327
バッチサイズ 324
線形代数 321
FAQシステム 319
GPT-2 テキスト生成 319
トレーニング 319
自動翻訳 311
自然言語処理 翻訳 311
コード生成 310
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。