LLMの歴史を紐解く：RNNから最先端へresearch#llm📝 Blog|分析: 2026年3月22日 13:30•公開: 2026年3月22日 13:27•1分で読める•Qiita LLM分析この記事は、大規模言語モデル（LLM）の進化を素晴らしい概要で示し、Transformer登場以前から今日の革新的なモデルまでの驚くべき旅を追跡しています。「Attention is all you need」という重要な論文やGPTのようなモデルの台頭など、重要なマイルストーンを浮き彫りにし、生成AIの現状を理解するための明確な道筋を提供しています。重要ポイント•この記事は、RNNやCNNからTransformerアーキテクチャの出現まで、LLMの開発を時代ごとに分解しています。•OpenAIのGPTシリーズの進歩を紹介し、モデルのサイズ、機能、プロンプトエンジニアリングの影響における進歩を強調しています。•BERTやClaudeのようなモデルの出現を認め、LLMの状況を包括的に見ています。引用・出典原文を見る"2017年の「Attention is all you need」がLLMの転換期になったことは周知の事実である。"QQiita LLM2026年3月22日 13:27* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事MiniMax M2.7: A Self-Evolving AI That's Reshaping the Future新しい記事Securing the Future: OWASP's Agentic AI Top 10 for 2026 Ushers in a New Era of Safe LLM Agents関連分析research半導体製造を革新：LLMがFABに参入2026年3月22日 15:00researchゼロからコードに特化した生成AIを構築：徹底的な探求！2026年3月22日 14:48researchLLMの訓練技術をわかりやすく解説するインタラクティブな可視化2026年3月22日 14:34原文: Qiita LLM