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

1.2 LLM推論APIのスケーリング｜水平スケーリング、ロードバランシング、キャッシュ戦略の実装

LLM推論APIのパフォーマンス向上方法を紹介します。水平スケーリング、ロードバランシング、Redisキャッシュ戦略を使用した効率的なAPI設計の実装例を解説。
2024-11-04

1.0 LLM API設計と実装ガイド | Flask & FastAPIチュートリアル

PythonフレームワークのFlaskやFastAPIを使ったLLM（大規模言語モデル）のAPI設計と実装方法を解説します。基本設計から、推論APIのスケーリング、キャッシュ戦略まで、効率的なLLM活用のための具体的な手法を紹介します。
2024-11-02

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

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

8.1 モデルサイズと計算コスト - LLMの効率的な運用とコスト削減の技術

LLM（大規模言語モデル）のモデルサイズと計算コストに関する課題を解説し、量子化やプルーニングなどのモデル圧縮技術や、分散学習を通じたトレーニングコスト削減の方法を紹介します。
2024-10-23

8.0 LLMにおける課題と今後の展望 - バイアス、計算リソース、プライバシーの問題と解決策

LLM（大規模言語モデル）が直面する課題と、今後の技術的な進展について解説します。計算リソース、データバイアス、解釈可能性、プライバシーの課題を克服するための取り組みと今後の展望を紹介します。
2024-10-22

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

7.0 LLMの具体的な応用例 - 自然言語生成、機械翻訳、医療、法律、教育分野の利用事例

LLM（大規模言語モデル）は、自然言語生成、機械翻訳、医療、法律、教育など、様々な分野で幅広く応用されています。具体的な応用事例を通じて、LLMの現実世界での活用方法を紹介します。
2024-10-19

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

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

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

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

7.1 LLMの大規模モデル進化 | モデルサイズの拡大とその課題、技術的アプローチ

LLM（大規模言語モデル）の進化について解説。モデルサイズの急速な拡大とそれに伴う課題、そして効率的なトレーニング手法や量子化技術など、技術的なアプローチを紹介します。
2024-09-28

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

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

4.1 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

2.3 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

2.2 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

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

1.2 LLMの自然言語処理における役割 | テキスト生成、質問応答、翻訳、コード生成の応用

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。
2024-09-04

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。