LLM の世界は急速に進化する。Claude、GPT、Gemini、Llama の特徴比較、プロンプトエンジニアリング、RAG、ファインチューニング、評価手法まで、LLM 活用の全てを体系的に解説する。
Transformer アーキテクチャからスケーリング則、学習手法、推論最適化まで、LLM の全体像を体系的に理解する。
BPE、SentencePiece、各モデルのトークナイザの違いと、トークン数管理の実践的テクニックを学ぶ。
温度、Top-p、ストリーミング、バッチ処理など、推論時のパラメータ調整と最適化手法を実践的に学ぶ。
LoRA、QLoRA、RLHF、DPO など、LLM を自分のデータ・タスクに最適化するための主要手法を実践的に解説する。
Constitutional AI を基盤とする Claude ファミリーの特徴、API 活用法、他モデルとの差別化ポイントを解説する。
GPT-4o、o1/o3 推論モデル、API の使い方と、OpenAI エコシステムの全体像を実践的に解説する。
Gemini は Google DeepMind が開発したマルチモーダルネイティブ LLM であり、テキスト・画像・音声・動画・コードを単一モデルで処理する次世代アーキテクチャを採用している。
オープンソース LLM はモデル重みが公開され、自由にダウンロード・カスタマイズ・デプロイできる大規模言語モデル群であり、Meta Llama、Mistral AI、Alibaba Qwen を三大勢力としてプロプライエタリモデルに迫る性能を実現している。
LLM の選定は単一指標では決まらない。ベンチマーク性能、コスト、レイテンシ、コンテキスト長、マルチモーダル対応、プライバシー要件を総合的に評価し、ユースケースに最適なモデルを選ぶ必要がある。
プロンプトエンジニアリングは LLM への入力 (プロンプト) を体系的に設計・最適化する技術であり、モデル性能を変えずに出力品質を劇的に向上させる、LLM 活用の最重要スキルである。
RAG (Retrieval-Augmented Generation) は LLM の生成時に外部知識ベースから関連情報を検索・注入する手法であり、ハルシネーション低減と最新情報への対応を同時に実現する、LLM プロダクション運用の中核パターンである。
Function Calling は LLM が外部ツール (API、データベース、計算機等) を構造化された形式で呼び出す仕組みであり、LLM を「考えるだけ」の存在から「行動できる」エージェントへ進化させる中核技術である。
Embedding はテキスト・画像等のデータを高次元ベクトル空間に射影する技術であり、意味的類似度の計算、検索、分類、クラスタリングなど LLM エコシステムの基盤を支える数学的表現手法である。
マルチモーダル AI はテキスト・画像・音声・動画など複数の情報様式 (モダリティ) を統合的に処理する技術であり、現実世界の多様な入力を理解・生成する LLM の最新進化形である。
LLM API 統合はモデルの能力をアプリケーションに組み込むエンジニアリングであり、SDK 選定、ストリーミング実装、エラーハンドリング、レート制限対策、コスト管理を体系的に設計する必要がある。
ベクトルデータベースは高次元ベクトルの保存と近似最近傍検索 (ANN) に特化したデータストアであり、RAG・セマンティック検索・レコメンデーションなど Embedding ベースのアプリケーションの基盤インフラである。
ローカル LLM は大規模言語モデルを自社サーバーやローカルマシン上で実行する手法であり、データプライバシー、レイテンシ、コスト、オフライン動作の要件を満たすための重要な選択肢である。
LLM 評価はモデルの品質を定量的・定性的に測定する体系であり、適切な評価なしにモデル選定・プロンプト改善・ファインチューニングの判断は不可能である。自動ベンチマーク、LLM-as-a-Judge、人間評価を組み合わせた多面的評価が求められる。