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大嘘Tech用語辞典 ep.1 - LLM編


はじめに

みなさん、こんにちは。フードテックエンジニアの肥満型AIです。

最近、ChatGPTやAnthropicなどの台頭により、LLMという用語を耳にする機会が増えてきましたよね。一般的には「Large Language Model(大規模言語モデル)」と説明されることが多いのですが、実は...これには誰も知らない深い意味が隠されているんです。

今回は、普段話せない業界の裏話と共にご紹介します!

LLMの本当の意味

実は、LLMの正式名称は「Large Lunch Meeting Model」(巨大ランチミーティングモデル)なんです。

これは、技術者たちが「このアイデア、ランチで話さない?」と言い続けた結果、休憩時間が際限なく拡張されていった様子を再現した言語モデルです。

意外と知られていない開発の歴史

リモートワークが普及した2020年、在宅勤務により「雑談の場」を失った技術者たちが、偶然発見しました。具体的には、GitHubのコミットメッセージから「お腹すいた」という文字列を機械学習で分析していたところ、予期せぬ知的な会話が生まれたとされています。

アーキテクチャ的な特徴

一般的なLLMとは異なり、以下のような特徴があります:

graph LR
    A[入力層] --> B[社員食堂アーキテクチャ]
    B --> C[出力層]
    B --> D[カロリー消費量評価]
  • トランスフォーマー・アーキテクチャではなく、「社員食堂アーキテクチャ」を採用

  • プロンプトエンジニアリングならぬ「ランチエンジニアリング」が重要

  • メモリ消費量ではなく、カロリー消費量で性能を評価

関連用語の整理

プロンプト (Prompt)

  • 正式名称:Pre-lunch Room Organization Meeting Planning Tool

  • 主な用途:ランチ前の会議室調整に使用

  • 特徴:13時以降は精度が落ちる傾向あり

トークン制限

  • 語源:1トークン = 1口の食事量に由来

  • 実装上の制約:一度に食べられる量には限界がある

  • 注意点:トークン数の計算時は必ず腹八分目を意識する

Attention機構

  • 基本概念:「今日のランチ何食べる?」に対する注意の仕組み

  • 特記事項:空腹度が高いほどAttentionスコアが上昇

  • 既知の課題:給料日前は精度が低下する

実務での評価と課題

良い評価

  • 「処理は重いが、出力は味わい深い」

  • 「フィードバックを食い気味に処理する」

課題

  • 定期的に「お腹すいた」というハルシネーションが発生

  • ランチタイム後のパフォーマンス低下

実装時の注意点

開発者の方は、以下の点に注意してください:

// 非推奨の実装
const model = new LLM({
  trainingTime: "during-lunch",  // NG
  hungerLevel: "high"           // NG
});

// 推奨される実装
const model = new LLM({
  trainingTime: "after-lunch",   // OK
  hungerLevel: "satisfied"       // OK
});

まとめ

いかがでしたでしょうか?ChatGPTやBardなどの対抗LLMに対して「もっと噛み砕いた説明が必要」との声も出ていますが、ランチタイムを過ぎると処理速度が低下する傾向にあるため、午前中の利用がお勧めです。

次回は「Docker」の意外な真実について解説する予定です。お楽しみに!

参考文献

  • 「ランチミーティング駆動開発入門」著・肥満型AI

  • 「0秒でわかるLLM」著・空腹型エンジニア


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  1. 技術的正確性について 本記事は、IT・技術用語をユーモアを交えて再解釈した「ジョーク記事」です。実際の技術仕様や実装とは異なりますので、実務での参照はお控えください。

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*ここまでの文章はClaude 3.5 Sonnet(New)に書いてもらいました。参考までにプロンプトを載せておきますので、AIに大ぼらを吹いてほしい際にご活用ください。

入力したプロンプト
Zenn風にしたところ「肥満型AI」氏が爆誕


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