生成AIの基礎とLLM技術理解の新しい学び方

昨今、生成AIの進化は目覚ましく、OpenAIのChatGPTをはじめ様々なツールが注目を集めています。しかし、便利な反面、そもそもAIがどのように動いているのか、理解している人は意外と少ないのではないでしょうか。

本記事では、生成AIの中核を成す大規模言語モデル（LLM）に注目し、その技術的進化の主な過程をわかりやすく解説しています。Seq2Seqモデルから始まり、Attention機構やTransformer構造、さらにRLHFなど最新技術まで7段階に分けて整理。単に技術を列挙するのではなく、各技術の役割や生成AIがどんな仕組みで自然な文章を生み出しているかが見えてきます。

さらに、実践的な理解促進のために筆者が提案する“AIに仕組みを問いながら学ぶ”方法は特に面白いポイントです。AIに対して具体的なプロンプト形式で質問し、Encoder処理やDecoder出力を段階的に追うことで、AIの思考過程や重点を置いている部分を自分の目で確認しながら理解を深めることができます。単なる知識の詰め込みではなく、対話を通じた体験的な学習が可能になる点が新鮮で、一読の価値があります。

AI技術に触れたい初心者から生成AIの内部をもっと詳しく知りたい中級者まで、多様な読者に役立つ内容としておすすめです。実務にも応用しやすいプロンプトの使い方なども紹介しており、今日からAI理解を深化させたい方にとって実践的なヒントが満載の一冊と言えます。