大規模言語モデルの力を解き放つ:詳細な分析research#llm📝 Blog|分析: 2026年2月21日 06:15•公開: 2026年2月21日 06:05•1分で読める•Qiita AI分析この記事は、**大規模言語モデル(LLM)**の内部構造への興味深い洞察を提供し、これらのモデルを現実のものにする複雑な学習フェーズを分解しています。 LLMの確率的性質を強調し、それがどのようにシーケンス内の次の単語を予測するかを示しており、この技術の刺激的な可能性を実証しています。 これらのフェーズを理解することは、LLMが**自然言語処理(NLP)**でどのように進歩しているかを理解するための鍵となります。重要ポイント•LLMは、事前学習、ファインチューニング、人間のフィードバックからの強化学習という3段階の学習プロセスを使用します。•事前学習フェーズは、言語理解の基盤を構築することに焦点を当てています。•この記事は、次の単語を予測する際のLLMの確率的性質を強調しています。引用・出典原文を見る"LLMの基本的な動作原理は、文脈に基づいて、次に来るもっともらしい単語を確率的に予測・生成することです。"QQiita AI2026年2月21日 06:05* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事OpenAI Jumps into Hardware: Revolutionizing AI with a Smart Speaker新しい記事Google's AI, Perch 2.0, Revolutionizes Whale Research!関連分析researchAnthropic社の16エージェントチーム、人間の介入なしでCコンパイラを構築!2026年2月21日 00:15researchAIでUIデザインを革新:手間のかからないプロンプトのための新しいデータ構造2026年2月21日 06:45researchGoogleのAI、Perch 2.0がクジラ研究を革新!2026年2月21日 06:15原文: Qiita AI