LLM入門

合計 11 件の記事があります。 現在 1 ページ中の 1 ページ目です。

システムインストラクションの設計パターンとは？｜MCP入門 3.1｜生成AIの人格と振る舞いの設計

生成AIの出力に一貫性と目的を持たせるには、システムインストラクションの設計が重要です。MCPにおける役割、トーン、ルール、タスク駆動型など、代表的な設計パターンをわかりやすく解説します。
2025-03-13

MCP実装の基本設計パターンとは？｜MCP入門 第3章｜生成AIをプロダクトに組み込むための考え方

MCP（Model Context Protocol）をプロダクトや業務システムに実装するには、文脈・状態・履歴・ユーザー情報の扱い方を設計パターンとして整理する必要があります。本章ではMCPの構造化・再現性・スケーラビリティを支える4つの設計手法を紹介します。
2025-03-12

OpenAI Function CallingとMCPの関係とは？｜MCP入門 2.4｜生成AIの構造化出力と実装設計

OpenAIのFunction Callingは、生成AIが構造化された出力を返す仕組みです。MCP（Model Context Protocol）の文脈・状態設計と深く関係し、再現性や拡張性の高いAI実装を支えます。本節ではその原理と設計のポイントを丁寧に解説します。
2025-03-11

MCPによる状態制御と再現性の向上とは？｜MCP入門 2.3｜生成AIの安定設計の鍵

生成AIをプロダクトとして安定運用するには、出力の一貫性と再現性が不可欠です。MCP（Model Context Protocol）は文脈と状態を構造化し、モデルの振る舞いを制御・再現可能にします。設計原則から具体例まで詳しく解説。
2025-03-10

Model Context Protocol（MCP）とは何か？｜MCP入門 第2章｜生成AIの文脈設計の新常識

MCP（Model Context Protocol）とは、生成AIにおける文脈と状態を体系的に制御・再現するための設計原則です。本章ではMCPの定義、従来のプロンプト設計との違い、状態設計による一貫性の向上、実装例などをわかりやすく解説します。
2025-03-07

LangChainでRAGを構築する方法とは？RetrieverからLLM連携まで徹底解説｜LLM入門 5.2

LangChainはRAG構築において、Retriever・LLM・プロンプトを一貫してつなぐフレームワークです。本記事では、各モジュールの役割と構成例、導入のメリット・注意点までを、実装の視点からわかりやすく解説します。
2025-02-23

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

1.3 情報量とエントロピー ― モデルの“迷い”を数学で読む

大規模言語モデル（LLM）の「迷い」を数式で捉えるとは？本記事では、情報量・エントロピー・クロスエントロピーという情報理論の基礎概念を使い、LLMの予測の仕組みをわかりやすく解説します。損失関数の意味を本質から理解する1章。
2024-10-04

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。
2024-10-01

カテゴリー

タグ

検索履歴

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。