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LLM

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Definition

LLM は、大量のテキストを学習し、自然言語の理解、生成、要約、推論補助などを行う大規模言語モデルです。

Background

Transformer 系の深層学習モデルと大規模データ・計算資源の組み合わせによって、文章生成、質問応答、コード生成、対話型アプリケーションの基盤として使われるようになりました。

Position

RAG、MCP、エージェント、プロンプト設計、ファインチューニング、Knowledge Graph 連携などの中心にある基盤モデル概念です。

Distinctions

  • LLM は生成 AI の代表例ですが、生成 AI 全体は画像、音声、動画などの生成モデルも含みます。
  • LLM は知識ベースそのものではなく、外部知識を扱うには RAG、ツール接続、メモリ基盤などと組み合わせます。
外部参照 What Are Large Language Models (LLMs)? - IBM Reference

この概念に対して、一次情報または外部出典を優先して参照先にしています。

Sources

LLM の概念マップ。

ページ内関連

  • AI Codingプラクティス: 成功確率を上げるための設計論
    ここで注意すべきなのは、評価は1種類では足りないことである。Unit testは速いが、UI崩れや実運用の使い勝手は見ない。LLM judgeは柔軟だが、揺らぎとコストがある。人間レビューは強いが遅い。成功確率を上げるには、タスクの性質に合わせて、決定的なテスト、ログ検査、スクリーンショット、人間レビューを組み合わせる。
    引用: AI Codingプラクティス: 成功確率を上げるための設計論

    developer-tools

  • AI・LLM・オントロジー・組織記憶
    1. AIの歴史は、記号処理、統計的機械学習、深層学習、Transformer/LLM、エージェント化という流れで理解できる。現在の転換点は、モデル単体の知能ではなく、モデルが外部環境を読み書きする運用系へ進んでいる点にある。
    引用: AI・LLM・オントロジー・組織記憶

    ai-systems

  • 言語ゲーム・志向性・LLM
    言語ゲーム・志向性・LLM 1. エグゼクティブサマリー LLMをめぐる哲学的な争点は、「LLMは本当に理解しているか」という内面の有無だけでは捉えにくい。むしろ、LLMの出力が人間の実践の中でどのように受け取られ、訂正され、権威づけられ、責任づけられるかを見た方が、導入現場にも研究にも役に立つ。
    引用: 言語ゲーム・志向性・LLM

    philosophy-knowledge

  • LLMの限界と幻覚: 事実性・評価・品質保証をどう設計するか
    この研究史から見えるのは、LLM の限界が一つの層で完結していないことである。事前学習、推論、検索、評価、監査の各層で失敗しうるため、対策も一つでは足りない。
    引用: LLMの限界と幻覚: 事実性・評価・品質保証をどう設計するか

    ai-systems

  • 暗黙知・形式知・AI要約の関係
    2. LLM は明示テキストの要約、翻訳、検索、分類には有効だが、身体知や責任を伴う判断の代替にはならない。
    引用: 暗黙知・形式知・AI要約の関係

    ai-systems

  • AI Codingプラクティス調査ログ
    - 指定カテゴリ・slug: developer-tools / ai-coding-success-practices - 関連タグ: AI Coding, AI Agent, LLM, Software Engineering, Codex, Claude Code - 主要な制約: 一次情報または信頼できる公開情報を優先し、主張、根拠、限界、実務...
    引用: AI Codingプラクティス調査ログ

    developer-tools

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