LLMについて学んだこと - シナプス技術者ブログ

シナプスの技術部システム開発課の小園です。 今回は、生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の基本について、私が学んだことをまとめました。 LLM（大規模言語モデル）とは？ LLMを学ぶ意義 LLMの研究分野 LLMと従来のAIの違い パラメータの役割 LLMの動作原理 LLMと従来のプログラミングの類似性と相違性 類似性 相違性 LLMのあいまいさとその影響 LLMの今後の展開 クラウド環境におけるLLMの利用 ローカル環境におけるLLMの利用 ローカルで高性能のモデルは動かないの？ LLMの問題点 従来型AIから引き継がれるリスク 生成AIで特に顕在化したリスク 利用者としての対策 LLMと仕事の未来 LLM導入のステップ LLMとRAG（Retrieval-Augmented Generation） RAGの概要 RAGのメリット RAGのデメリット データマネジメント 具体例と実践