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【LLM・VLM実践学習 #1】LLMは文章をどう理解して生成するのか — トークン・Transformer・Attention

ChatGPTなどのLLMへ文章を入力すると、人間が書いたような回答を生成します。しかし、LLMによる文章の「理解」は、人間の理解と同じではありません。 本記事では、自己回帰型の生成LLMを対象...

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【LLM・VLM実践学習 #3】LLMへ道具を使わせる — Function Calling・MCP・Agentの違い

LLMは文章を生成できますが、モデルの重みだけで最新の在庫を確認したり、メールを送信したりはできません。 外部システムの情報を取得し、操作まで行うには、LLMとプログラムを接続する「道具」が必要...

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【LLM・VLM実践学習 #6】良い回答例でAIの振る舞いを変える — ファインチューニングの判断・データ設計・実践手順

プロンプトを工夫しても、回答形式が毎回変わる。自社らしい文体にならない。同じ分類ミスを繰り返す。 このような「振る舞いのばらつき」を改善する選択肢が、ファインチューニングです。ただし、最新情報を...

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【LLM・VLM実践学習 #4】LLMを速く安定して動かす — 遅延・コスト・失敗を設計する

LLMアプリを試作するときは、「正しい回答が返るか」に注目しがちです。 しかし、実際に使い続けてもらうには、回答品質だけでなく、待ち時間、費用、失敗時の振る舞いも設計する必要があります。 この記...

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【LLM・VLM実践学習 #5】LLMアプリを安全に公開する — Prompt Injectionを前提に権限・承認・出力を守る

LLMアプリへRAGや外部ツールを接続すると、できることが増える一方で、読み取った文章に含まれる命令や、LLMが提案した操作をどこまで信用するかという問題が生まれます。 Prompt Injec...

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Webアプリ「ラジエーションサプリ」の開発をローコード・ローコストで開発した技術選定について

概要 「放射線技師国家試験を最短ルートで合格しよう」というコンセプトで、放射線技師国家試験対策Webアプリ「ラジエーションサプリ(URL)」をモダンな技術を使って開発しました。極力をコーディング...

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