概要
https://speakerdeck.com/recruitengineers/tukututena-de-tukatuteshi-gan-da-gui-mo-yan-yu-moderukotohazime
詳細内容
## つくって納得、つかって実感！ 大規模言語モデルことはじめ
https://speakerdeck.com/recruitengineers/tukututena-de-tukatuteshi-gan-da-gui-mo-yan-yu-moderukotohazime
本資料は、大規模言語モデルの基礎から応用までを体系的に解説し、ハンズオンを通じて新人エンジニアがLLMの仕組みを理解し、実際に活用できるスキルを習得させます。
**Content Type**: 📖 Tutorial & Guide
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:3/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 85/100 | **Annex Potential**: 79/100 | **Overall**: 80/100
**Topics**: [[大規模言語モデル, 自然言語処理, RAG, プロンプトエンジニアリング, モデル評価]]
リクルートの新人研修資料として公開された本コンテンツは、Webアプリケーションエンジニアが大規模言語モデル（LLM）の基本から実践的な活用までを「つくって納得、つかって実感」できるよう設計されています。単に「ChatGPTのような文章生成モデル」として捉えがちなLLMの本質を、入力された単語列の確率分布を表す「言語モデル」であると明確に定義。その「大規模」さがパラメーター数、学習データ量、計算資源に由来することを解説し、ポテンシャルの源泉を深く理解させます。
特に重要となるのは、LLMの動作原理の深い掘り下げです。トークナイザーの役割から、Transformerの自己回帰型モデルとしての仕組み、TemperatureやTop-pといった出力調整パラメーターがどのように多様な応答を生み出すかを具体的に説明。事前学習、指示チューニング、人間とのアラインメントという三段階の開発フェーズを追うことで、モデルがいかに指示に従い、人間に好まれる振る舞いを学習するのかが明確になります。
Webアプリケーションエンジニアにとって見逃せないのは、実践的な応用への着眼点です。創発性やIn-context LearningといったLLM特有の能力を理解した上で、効果的なプロンプト設計、そしてLLMの出力を評価することの重要性（安全性担保、タスク品質確保、”なんとなく良さそう”からの脱却）が強調されています。さらに、Structured Outputを用いた出力の構造化や、RAG（Retrieval Augmented Generation）システムの構築を通じた情報検索と文章生成の組み合わせは、実際のプロダクト開発でLLMを統合する具体的な手法として非常に高い実用価値を提供します。これらのハンズオンを通じて、理論だけでなく「実際に手を動かす」ことで得られる深い理解と、現実の課題解決に繋がる実践的なスキル習得が本資料の最大の価値です。