LLM入門
合計 5 件の記事があります。
現在 1 ページ中の 1 ページ目です。
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
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
4.1 セルフアテンションメカニズム - トランスフォーマーモデルの数理的基盤
トランスフォーマーモデルのセルフアテンションメカニズムについて詳しく解説します。クエリ、キー、バリューを用いた行列演算による単語間の関連度計算と、ソフトマックス関数を使った正規化を説明します。
2024-10-11
4.0 トランスフォーマーの数理 - セルフアテンションとマルチヘッドアテンションの仕組み
トランスフォーマーモデルにおける数理的な仕組みを解説します。セルフアテンションメカニズムの行列演算や、マルチヘッドアテンションによる文脈理解の向上について詳しく説明します。
2024-10-11
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
検索履歴
大規模言語モデル 116
自動要約 112
マルコフ連鎖 108
パーソナライズドコンテンツ 99
LLM リアルタイム処理 98
NLP トランスフォーマー 96
Azure テキスト生成 95
GPT-2 テキスト生成 95
マルコフモデル 95
自然言語処理 翻訳 95
言語モデル 93
データ前処理 92
トレーニング 92
ロス計算 92
LLM 要約 91
エンジニア向け 91
カスタマーサポート 91
セルフアテンション 91
コード生成 90
自動翻訳 90
BERT 質問応答 89
ニュース記事生成 88
線形代数 88
GPT ファインチューニング 87
LLM テキスト生成 86
教育AI 86
LLM 翻訳 85
BERT トランスファーラーニング 84
FAQシステム 84
LLM オープンソースツール 83
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。