albatrosary https://blog.hatena.ne.jp/albatrosary/ albatrosary's blog https://albatrosary.hateblo.jp/ AI はじめに 大規模言語モデル（LLM）がどのように学習し、コードを生成し、予測を行うのかについて考察する。特に、LLM の「予測」の概念と、それが人間の判断と類似している点について議論する。また、LLM がどのように誤りを生じるのか、そしてその限界についても触れる。 1. LLM の学習の仕組み LLM は、膨大なデータを学習することで、自然言語やプログラミング言語のパターンを把握する。学習の流れは以下の通り。 学習データの収集 書籍、論文、Web記事、オープンソースのコードなど、多様なテキストデータを収集。 コードに関しては、GitHub のオープンソースリポジトリなどが参考にされる。 トーク… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Falbatrosary.hateblo.jp%2Fentry%2F2025%2F03%2F16%2F070934" title=" 深層学習解剖: 大規模言語モデルの限界と可能性 - albatrosary&#39;s blog" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2025-03-16 07:09:34 rich https://albatrosary.hateblo.jp/entry/2025/03/16/070934 1.0 100%