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LLM学習コース 完全ガイド

2025年7月7日
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LLM学習コース 完全ガイド

「ChatGPTってすごいけど、どうやって動いているの?」そんな疑問をお持ちのあなたに最適なコースです。

このガイドでは、大規模言語モデル(LLM)の仕組みをプログラミング経験がない方でも理解できるように、やさしく段階的に解説します。全15記事で、LLMの基礎から実際の活用方法まで、楽しく学べるように設計されています。

はじめの一歩編(1-3記事)

1. ChatGPTって何?

  • 学ぶべき内容: ChatGPTやLLMが何なのか、身近な例で理解する
  • こんな人におすすめ: LLMという言葉を初めて聞く方、ChatGPTは使ったことがあるけど仕組みが分からない方
  • 重要キーワード: ChatGPT、大規模言語モデル、AI、文章生成、対話

2. LLMができること・できないこと

  • 学ぶべき内容: LLMの得意なことと苦手なこと、限界を知る
  • こんな人におすすめ: LLMを実際に使ってみたい方、適切な期待値を持ちたい方
  • 重要キーワード: 文章作成、翻訳、要約、コード生成、幻覚(ハルシネーション)、バイアス

3. LLMの歴史:検索エンジンから対話AIまで

  • 学ぶべき内容: なぜLLMが生まれたのか、どう進化してきたのか
  • こんな人におすすめ: AI技術の流れを理解したい方、背景知識を身につけたい方
  • 重要キーワード: インターネット検索、機械翻訳、音声認識、Siri、Alexa、GPT、BERT

仕組みを知ろう編(4-7記事)

4. 文章を数字に変える魔法:トークン化

  • 学ぶべき内容: コンピューターがどうやって文章を理解するのか
  • こんな人におすすめ: LLMの基本的な仕組みを知りたい方
  • 重要キーワード: トークン、単語分割、文字コード、コンピューターの言語理解

5. 注意のメカニズム:Attention(アテンション)

  • 学ぶべき内容: 人間の「注意」をまねしたAIの仕組み
  • こんな人におすすめ: なぜLLMが文脈を理解できるのか知りたい方
  • 重要キーワード: 注意、文脈理解、重要な単語、関連性、Self-Attention

6. LLMの脳:Transformerアーキテクチャ

  • 学ぶべき内容: LLMの基本設計図、なぜ革命的だったのか
  • こんな人におすすめ: 技術的な基盤を理解したい方(少し技術的)
  • 重要キーワード: Transformer、エンコーダー、デコーダー、並列処理、効率性

7. 学習の仕組み:事前学習とファインチューニング

  • 学ぶべき内容: LLMがどうやって賢くなるのか、2段階の学習プロセス
  • こんな人におすすめ: LLMの学習過程を理解したい方
  • 重要キーワード: 事前学習、ファインチューニング、大規模データ、特定タスク、転移学習

実際に使ってみよう編(8-11記事)

8. プロンプトエンジニアリング:上手な質問の仕方

  • 学ぶべき内容: LLMから良い回答を引き出すコツとテクニック
  • こんな人におすすめ: ChatGPTをもっと効果的に使いたい方
  • 重要キーワード: プロンプト、質問の仕方、Few-shot、Chain-of-Thought、具体的な指示

9. LLMの種類と特徴:GPT、BERT、T5の違い

  • 学ぶべき内容: 代表的なLLMの特徴と使い分け
  • こんな人におすすめ: どのLLMを使えばいいか迷っている方
  • 重要キーワード: GPT、BERT、T5、文章生成、文章理解、翻訳、要約

10. 人間の好みに合わせる:RLHFという技術

  • 学ぶべき内容: なぜChatGPTは人間らしい回答ができるのか
  • こんな人におすすめ: LLMがなぜ自然な対話ができるのか知りたい方
  • 重要キーワード: 人間フィードバック、強化学習、好ましい回答、安全性、倫理

11. 画像も理解するLLM:マルチモーダルAI

  • 学ぶべき内容: 文字だけでなく、画像も理解するLLMの世界
  • こんな人におすすめ: GPT-4Vなど最新技術に興味がある方
  • 重要キーワード: マルチモーダル、画像理解、GPT-4V、DALL-E、Vision-Language Model

もっと深く知ろう編(12-15記事)

12. LLMの安全性と注意点

  • 学ぶべき内容: LLMを使う上で気をつけるべきこと
  • こんな人におすすめ: LLMを安全に活用したい方、リスクを理解したい方
  • 重要キーワード: 幻覚、バイアス、プライバシー、著作権、悪用防止

13. LLMを実際に使ってみよう:API入門

  • 学ぶべき内容: OpenAI APIなどを使った実践的な活用方法
  • こんな人におすすめ: 実際にLLMを組み込んだサービスを作りたい方
  • 重要キーワード: API、OpenAI、Hugging Face、プログラミング、アプリケーション

14. LLMの評価方法:性能を測る

  • 学ぶべき内容: LLMの性能をどうやって測るのか
  • こんな人におすすめ: LLMの品質について客観的に理解したい方
  • 重要キーワード: 評価指標、ベンチマーク、人間評価、自動評価、BLEU、ROUGE

15. LLMの未来と可能性

  • 学ぶべき内容: LLMはこれからどう発展していくのか
  • こんな人におすすめ: AI技術の将来に興味がある方、キャリアを考えている方
  • 重要キーワード: AGI、汎用人工知能、自動化、創造性、社会への影響