LLM入門

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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

7.2 質問応答システムと機械翻訳 - LLMによる自然言語処理の応用技術

LLM（大規模言語モデル）を活用した質問応答システムと機械翻訳の技術について詳しく解説します。カスタマーサポートの自動化、国際ビジネス、観光業界などでの具体的な応用例を紹介します。
2024-10-21

7.1 テキスト生成と自動要約 - LLMによる効率的なコンテンツ生成と要約技術

LLM（大規模言語モデル）を用いたテキスト生成と自動要約技術の仕組みを解説します。ニュース記事の自動生成、報告書の要約、チャットボット応答などの具体的な応用事例も紹介しています。
2024-10-20

6.2 ミニバッチ学習と計算効率 - 大規模データセットの効率的なトレーニング手法

ミニバッチ学習は、大規模データセットを効率的にトレーニングするための手法です。計算効率の向上、学習率の調整、バッチサイズの最適化など、効率的なモデル構築を支える技術について解説します。
2024-10-18

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

5.2 勾配降下法とバックプロパゲーション - LLMのトレーニング手法の解説

勾配降下法とバックプロパゲーションは、LLM（大規模言語モデル）のトレーニングにおける重要な手法です。損失関数の勾配を効率的に計算し、モデルのパラメータを最適化するプロセスを詳しく解説します。
2024-10-15

5.1 損失関数の重要性 - LLMにおけるモデル最適化のカギ

損失関数は、モデルの最適化において重要な役割を果たし、LLMの精度向上に寄与します。クロスエントロピー損失関数や過学習、学習不足の検出に役立つ損失関数の仕組みを解説します。
2024-10-14

5.0 勾配降下法とモデル最適化 - LLMのトレーニング手法解説

勾配降下法は、LLM（大規模言語モデル）のトレーニングにおける重要な最適化手法です。クロスエントロピー損失やミニバッチ勾配降下法、勾配クリッピングを使ってモデルの精度を向上させる仕組みを解説します。
2024-10-13

4.2 マルチヘッドアテンションの数理 - トランスフォーマーモデルにおける文脈理解の強化

トランスフォーマーモデルのマルチヘッドアテンションについて詳しく解説します。各ヘッドが異なる視点から文中の単語間の関連性を捉える仕組みと、その数理的な背景について説明します。
2024-10-12

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

3.1 確率論と統計 - LLMにおける言語生成と予測の基礎

確率論と統計は、LLMの言語生成や次の単語の予測において重要な役割を果たします。n-gramモデル、マルコフ連鎖、最大尤度推定（MLE）など、LLMの予測精度を向上させる数理的手法について解説します。
2024-10-09

2.2 トランスフォーマーモデルの仕組み - セルフアテンションと並列処理の解説

トランスフォーマーモデルの基本構造とセルフアテンションメカニズムについて、数学的アプローチで解説します。行列演算を用いた単語間の重要度計算や、並列処理の強み、勾配降下法による学習についても詳述します。
2024-10-07

1.2 本入門の目的と対象読者 - LLMの技術を理解するために

本入門の目的は、LLMの数理的な基礎をエンジニア向けに解説し、LLMを技術的に理解することです。自然言語処理や機械学習の分野に関心がある読者を対象に、実際のプロジェクトにも応用できる知識を提供します。
2024-10-05

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。
2024-10-03

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

7.4 LLMにおけるデータ倫理とバイアス問題 | 公平性を高めるための対策

LLM（大規模言語モデル）のデータ倫理とバイアスの問題について解説。バイアスの発生要因とその影響、バイアス軽減のための対策、法的・社会的な影響についてエンジニア向けに詳述します。
2024-10-01

7.0 LLMの未来の展望と課題 | モデル進化、省リソース、マルチモーダル統合

LLM（大規模言語モデル）の未来の発展と課題をエンジニア向けに解説。モデルの拡大、省リソーストレーニング、マルチモーダルモデルとの統合、データ倫理、法的規制など、技術的・倫理的な課題を詳述します。
2024-09-27

6.2 Pythonを使ったLLM実装例 | Hugging Face, OpenAI, Google Cloud, Azureを活用したテキスト生成

Pythonを使ってLLM（大規模言語モデル）を簡単に実装する方法をエンジニア向けに解説。Hugging Face、OpenAI、Google Cloud、Azureを使用したテキスト生成や感情分析の実装例を紹介します。
2024-09-26

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

6.0 実際にLLMを試してみる | オープンソースツールと簡単な実装例

LLM（大規模言語モデル）を実際に試すためのオープンソースツールやAPIを紹介し、エンジニア向けにPythonを使った簡単な実装例を提供します。テキスト生成や会話ボットの構築、デプロイ方法についても解説。
2024-09-24

5.3 LLMのリアルタイム使用における課題 | レイテンシとスケーラビリティの対策

LLM（大規模言語モデル）をリアルタイムで使用する際の課題と対策をエンジニア向けに解説。レイテンシの低減やスケーラビリティの確保、モデル最適化の手法について詳述します。
2024-09-23

5.1 LLMにおけるバイアスと倫理的問題 | リスクと対策の解説

LLM（大規模言語モデル）におけるバイアスや倫理的問題をエンジニア向けに解説。バイアスが発生する要因や具体的な倫理的リスク、バイアスを軽減するための対策と指針について詳述します。
2024-09-21

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

4.4 LLMによるコード生成 | 生産性を高める自動コード生成とその応用

LLM（大規模言語モデル）を活用したコード生成の仕組みをエンジニア向けに解説。テンプレートコードや関数の自動生成、テストコードの生成など、開発現場での応用例とともに、GitHub Copilotなどの事例を紹介。
2024-09-19

4.3 LLMによる翻訳と要約 | 高度な文脈理解による効率的な情報処理

LLM（大規模言語モデル）を活用した翻訳と要約の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を活用し、翻訳と要約がどのように実現されるか、具体的な応用例と共に紹介。
2024-09-18

4.2 LLMによる質問応答システム | 高精度な回答生成とその応用例

LLM（大規模言語モデル）を活用した質問応答システムの仕組みと応用例をエンジニア向けに解説。カスタマーサポート、FAQ、検索エンジン強化など、様々な分野での実際の使用ケースを紹介。
2024-09-17

4.1 LLMのテキスト生成 | 自然な文章生成とその応用例

LLM（大規模言語モデル）によるテキスト生成の仕組みと応用例をエンジニア向けに解説。コンテンツ作成やメール作成、チャットボット、クリエイティブライティングなど、幅広い分野での活用事例を紹介。
2024-09-16

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

3.0 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

2.2 注意メカニズムの解説 | 自己注意とマルチヘッドアテンションによる文脈理解

LLM（大規模言語モデル）の基礎技術である注意メカニズムをエンジニア向けに解説。自己注意メカニズム、クエリ・キー・バリュー、スケールドドットプロダクトアテンション、マルチヘッドアテンションを用いた高度な文脈理解の仕組みを詳しく説明。
2024-09-09

2.1 トランスフォーマーモデルの説明 | 自己注意メカニズムとエンコーダー・デコーダー構造

LLM（大規模言語モデル）に使われるトランスフォーマーモデルの仕組みを解説。自己注意メカニズム、エンコーダー・デコーダーアーキテクチャ、並列処理によるスケーラビリティなど、エンジニア向けにトランスフォーマーの基本を詳述。
2024-09-07

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

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。