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LLM　大規模言語モデルが切り開く未来と実践

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本
AI技術の最前線である大規模言語モデル（LLM）の基礎から応用までを網羅した解説書です。LLMの仕組みであるTransformerアーキテクチャや学習方法をわかりやすく説明し、G…
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Hirokatsu

#BERT

第3章：LLMの訓練方法

概要本章では、LLM（大規模言語モデル）がどのように訓練されるのかを解説します。特に、モデルの訓練過程を大きく二つに分けた「事前学習」と「ファインチューニング」のプロセスを中心に説明します。これらの段階的な訓練手法が、LLMの性能を最大限に引き出すためにどれほど重要か、その仕組みを理解することが本章の目的です。また、自己教師あり学習がモデル訓練にどのように貢献するか、そして膨大なデータセットの活用がどのように行われるかについても触れていきます。 1. LLMの訓練プロセスL

Hirokatsu

第2章 Transformerアーキテクチャの仕組み

概要この章では、LLM（大規模言語モデル）の基盤技術である「Transformer」アーキテクチャの詳細を解説します。Transformerは、自然言語処理において従来のRNNやLSTMを凌駕する革新的なモデルです。以下の主要な要素に焦点を当て、Transformerがどのように優れたパフォーマンスを実現するかを説明します。 記載されているような内容に関する本は、多くの自然言語処理（NLP）や機械学習関連の書籍で扱われています。以下は、Transformerアーキテクチャや

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