LLM入門
合計 2 件の記事があります。
現在 1 ページ中の 1 ページ目です。
コンテキストマネジメントとは?|MCP入門 3.2|履歴と外部情報を活かす生成AI設計
生成AIの出力品質は、どんな文脈や履歴情報を参照しているかで決まります。本章では、チャット履歴要約・外部ベクター検索・ユーザープロファイル統合といったMCP設計の基礎を丁寧に解説します。
2025-03-14
MCPとは?生成AIの文脈と状態を設計する仕組み|MCP入門 2.1
MCP(Model Context Protocol)は、生成AIが一貫した出力を生むための文脈と状態を設計・再現するためのプロトコルです。本節ではMCPの定義、プロンプトとの違い、設計思想としての役割を丁寧に解説します。
2025-03-08
カテゴリー
検索履歴
会話履歴 5084
LLM 966
大規模言語モデル 826
言語モデル 804
生成型要約 769
GPT-2 テキスト生成 737
注意メカニズム 729
GPT テキスト生成 715
NLP トランスフォーマー 710
エンジニア向け 700
マルコフ連鎖 699
教育AI 697
バイアス 問題 696
LLM テキスト生成 691
クロスエントロピー損失 687
LLM 要約 680
データ前処理 679
トレーニング 678
バッチサイズ 675
パーソナライズドコンテンツ 672
トークン化 661
自動要約 653
数学的アプローチ 649
ロス計算 644
ミニバッチ学習 637
コード生成 628
LLM リアルタイム処理 627
セルフアテンション 625
線形代数 617
FAQシステム 616
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。