はてぶ・Qiita・Zennのトレンド記事を紹介
LLM（大規模言語モデル）は、大量のテキストデータを学習したAIモデルです。ChatGPTなどの自然言語処理AIの基盤となっています。
大LLM時代に論文を読む/まとめるならカスタムGPTで 🔖 3
!これは ZOZO Advent Calendar 2025 シリーズ6の7日目の記事です。今年はなんとシリーズ12まであるそうです。ぜひ他の記事もご覧ください！日々の業務で追われる中、最近では効率的かつ効果的に論文を読むためにLLMを活用しています。本記事では、これまでの
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こんにちは、IVRy でデータエンジニアとして働いている松田 健司(@ken_3ba)と申します。今まで「マツケン」というあだ名しかつかなかったのですが、社内では長いからという理由でKJと呼ばれるようになりました。本記事は、IVRy Advent Calender「IVRy A
Previous slideNext slideToggle fullscreenOpen presenter view LLM勉強会 基礎からエージェント設計まで Tomoki Yoshida (birder)️ DeNA AI技術開発部AIイノベーショングループ 2025-1
DeNA、「AIエンジニアが本気で作った」LLM勉強会資料とコードを全公開 非エンジニアも学べる 🔖 394
DeNAは12月5日、社内で実施した大規模言語モデル（LLM）勉強会の資料とソースコードを、エンジニアブログやGitHubを通じて公開した。 講義のスライドと、そのまま実行できるPythonコードを通じて、LLMの基礎知識からプロダクト開発に必要な応用知識までを網羅した。 公開し
AIエンジニアが本気で作ったLLM勉強会資料を大公開 〜そのまま使えるハンズオン用コード付き〜 🔖 512
はじめに こんにちは、2020年に新卒入社してからDeNAでAIエンジニアをしている吉田（ @birdwatcherYT ）です。 いつもは Qiita に技術記事を発信しているのですが、今回は社内の取り組みとしてエンジニアリングブログを書くことにしました（入社6年目でなにげに初
LLMの仕組みからプロンプトエンジニアリングの必要性を理解する - iimon TECH BLOG 🔖 116
はじめに プロンプトエンジニアリングとは LLMの仕組みをざっくり理解する LLMとは トークン化 次のトークンを予測する プロンプトの工夫が必要な理由 まとめ 参考資料 はじめに こんにちは！株式会社iimonでエンジニアをしている遠藤です。 本記事は iimonアドベントカレ
LLMの仕組みからプロンプトエンジニアリングの必要性を理解する 🔖 116
はじめに プロンプトエンジニアリングとは LLMの仕組みをざっくり理解する LLMとは トークン化 次のトークンを予測する プロンプトの工夫が必要な理由 まとめ 参考資料 はじめに こんにちは！株式会社iimonでエンジニアをしている遠藤です。 本記事は iimonアドベントカレ
【AWS re:Invent 2025】初のLv.500セッション参加！AWSにおけるLLMの未知の未知を評価する試み 🔖 13
re:Invent 2日目のセッションレポートです。LLMにおける未知の未知を評価するLv. 500セッションについて書いています。
【AWS re:Invent 2025】初のLv.500セッション参加！AWSにおけるLLMの未知の未知を評価する試み 🔖 13
re:Invent 2日目のセッションレポートです。LLMにおける未知の未知を評価するLv. 500セッションについて書いています。
LLM-in-the-loop最適化 -明日の献立をLLMで最適化してみる- 🔖 1
はじめにこんにちは、株式会社松尾研究所シニアデータサイエンティストの大西です。この記事は、松尾研究所 Advent Calendar 2025の記事です。前職でブラックボックス最適化やHuman-in-the-loop最適化に関する研究開発に携わり、現職ではLLM（大規模言
Prompt Cachingを完全に理解してLLMコストを爆裂に下げる 🔖 147
Ubie テックブログPublicationへの投稿テーマ「2025年の最も大きなチャレンジ」AILangChainLLMtechUbie テックブログPublicationUbie株式会社のテックブログです。 採用情報：recruit.ubie.life/engineer Di
MinecraftのMODをLLMで攻略する ～社内マイクラ部で実験する”AI時代の遊び方”～ 🔖 1
はじめに結論はNotebookLMです。マイクラ部弊社の福利厚生の１つに、部活動があります。私が所属するマイクラ部では、Minecraftサーバーを開いています。Minecraftとは、世界的な人気を誇る箱庭ゲームで、現在はMicrosoftが運営してい...
AIエージェント×因果グラフでLLMをテストしてみた：広告データで「調整すべき変数」を選ばせる（LangGraph実装付き） 🔖 13
目次 目次 はじめに：LLMは「なぜ？」をどこまで理解しているのか DAGと「調整」の基本 本記事で登場する用語の説明 DAG（Directed Acyclic Graph） 調整する（adjustment） バックドアパス（backdoor path） 調整集合 Z（adjus
Prompt Cachingを完全に理解してLLMコストを爆裂に下げる 🔖 147
!この記事は Ubie Tech Advent Calendar 2025 の1日目の記事です。Ubieのモバイルアプリ(iOS/Android)では、身体の悩みを相談できる医療AIエージェントを提供しています。toCでLLMプロダクトを提供する上では、コスト最適化が重要な
Prompt Cachingを完全に理解してLLMコストを爆裂に下げる 🔖 147
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Prompt Cachingを完全に理解してLLMコストを爆裂に下げる 🔖 147
!この記事は Ubie Tech Advent Calendar 2025 の1日目の記事です。Ubieのモバイルアプリ(iOS/Android)では、身体の悩みを相談できる医療AIエージェントを提供しています。toCでLLMプロダクトを提供する上では、コスト最適化が重要な
評価駆動開発で趣味のLLMアプリを育てきってみた【やり抜く！】 🔖 14
はじめまして。Insight Edgeデータサイエンティストのnakanoです。 LLMアプリケーションの開発において、「とりあえず動くもの」を作ることは比較的容易です。しかし、実用的なレベルにまで仕上げることは難しい課題です。その理由は、LLMアプリの良し悪しを測る評価軸が
アドベントカレンダーをLLMで書くくらいなら何も書かない方がいい。 🔖 138
アウトプットLLMideaDiscussion
アドベントカレンダーをLLMで書くくらいなら何も書かない方がいい。 🔖 138
はじめにこれから話すのは地雷の話で、踏むまではそれを知らない人もいるが一発の被弾が致命傷になる話だ。誰も話してくれないが、静かに起こっているアウトプットへの変化、そのムードについて書く。ムードなので定量的な話ではないが、その辺は差し引いて意見の一つとして読んで欲しい。
業務で進むLLM活用、その裏に潜む脅威とは？Microsoft 365 Copilotを介した攻撃検証（インターン体験記） 🔖 39
こんにちは、NTTドコモグループの現場受け入れ型インターンシップに「D2：攻撃者視点に立ち攻撃技術を研究開発するセキュリティエンジニア」ポストで参加させていただきました、太田です。 本記事では、本インターンシップでの取り組みについて紹介いたします。 NTTドコモグループのセキュリ
AIで攻撃者視点を強化する：LLMによるRed Teamオペレーション高度化検討（インターン体験記） 🔖 28
こんにちは、NTTドコモグループの現場受け入れ型インターンシップに「D2：攻撃者視点に立ち攻撃技術を研究開発するセキュリティエンジニア」ポストで参加させていただきました、島田です。 本記事では、本インターンシップでの取り組みについて紹介いたします。 NTTドコモグループのセキュリ
訓練データ1個だけでLLMの推論性能を倍にする - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ 🔖 93
推論能力を高めるためには、LLM の事後訓練で使う訓練データは 1 つで十分かもしれません。本稿では訓練データを 1 つだけ使った強化学習についての研究 Reinforcement Learning for Reasoning in Large Language Models w
LLMには「方言」がある ─ モデル個性とロックインの話 🔖 1
はじめにここ数年、Gemini / GPT / Claude / Grok / Llama / DeepSeek / Qwen など、大規模言語モデル（LLM）が次々と登場しています。「どのモデルが一番強いか」「どこがAGIに一番近いか」といった議論もとても盛んです。...
ポエム：LLM時代のライブラリ設計、LLMが書きやすいものにした方が良いので泣く泣く方針転換した 🔖 105
株式会社ジェイテックジャパン CTOの高丘 @tomohisaです。 私は Railway Oriented Programming が好きで、C#で実現するために ResultBox というライブラリを作り、自社のイベントソーシングライブラリ Sekiban にも組み込んできま
プロンプトエンジニアリングを全員参加型に！Langfuseで実現するノーコードLLM改善 🔖 51
🎯 この記事で得られること ✅ プロンプト改善のスピードを 1週間→数分 に短縮する方法 ✅ 非技術者でも GUI操作だけで プロンプトを改善できる環境構築 ✅ A/Bテスト を簡単に実装し、効果を定量化する手法 ✅ 問題発生時に 1クリック でロールバックする仕組み はじめに
ポエム：LLM時代のライブラリ設計、LLMが書きやすいものにした方が良いので泣く泣く方針転換した 🔖 105
本当は、今でもRailway Oriented Programmingで書きたい!注:この記事は筆者の考えを書き出したものをLLMを使って編集してまとめ上げています。株式会社ジェイテックジャパン CTOの高丘 @tomohisaです。私は Railway Oriente
ローカルLLM基礎知識 / local LLM basics 2025 🔖 89
2025-11-22に開催された「第１回 ローカルLLMなんでも勉強会」での登壇資料です。
LLMで業務ワークフローを自動生成・最適化する! 〜ワークフロー自動生成・最適化の取り組みについて〜 - LayerX エンジニアブログ 🔖 59
こんにちは。LayerX AI Workforce事業部でR&Dチームのリサーチエンジニアの矢野目です。 こちらはLayerX AI エージェントブログリレー49日目の記事です。前回の記事はKenta WatanabeさんのAIエージェントを開発するPdMがやることをプロ
A2A （Agent2Agent) プロトコルを基礎から学ぶ (1) LLM を使わない複数Agentのサンプル 🔖 24
2025年4月、バラバラに動いていたAIエージェントたちに共通言語を与える画期的な取り組みとして、Googleが「A2A（Agent2Agent）プロトコル」を発表しました。 AI Agentとは？実は明確な定義がありません。これがまずわかりづらさを生み出しています。RA
LLMで業務ワークフローを自動生成・最適化する! 〜ワークフロー自動生成・最適化の取り組みについて〜 🔖 59
こんにちは。LayerX AI Workforce事業部でR&Dチームのリサーチエンジニアの矢野目です。 こちらはLayerX AI エージェントブログリレー49日目の記事です。前回の記事はKenta WatanabeさんのAIエージェントを開発するPdMがやることをプロ
検閲を解除した脱獄版LLMを簡単に生成できるツール「Heretic」 🔖 67
一般的に、大規模言語モデルには不適切な応答を出力しないようにする検閲が取り込まれています。この検閲をオリジナルの性能を可能な限り維持しつつ除去できるツールが「Heretic」です。 GitHub - p-e-w/heretic: Fully automatic censorshi
Dataset({ features: ['text', 'footnote', 'meta'], num_rows: 10246 }) Filtered dataset size: 10,246 entries トークナイザー 青空文庫のデータのみで学習を行うということもあり既
松尾研LLM講座申し込み締切もうすぐ!! & 2024 年講座の思い出 - ぽ靴な缶 🔖 35
大規模言語モデル講座 応用編 2025 Autumn - 東京大学松尾・岩澤研究室（松尾研）- Matsuo Lab 2025/11/19(水) AM10:00 まで!!! 社会人枠もあります。自分は前年に参加してとても良かったのでおすすめしています。 今年は内容がボリュームア
ステートレスなLLMでステートフルなAI agentを作る - YAPC::Fukuoka 2025 🔖 28
おしゃべりAIサービス Cotomo (https://cotomo.ai/) の開発のために必要な、ステートフルなAI agentを作る技術についてお話します。 「LLM」と「AI agent」の決定的な違いはなんでしょうか。そもそも「AI agent」の定義が人それぞれなので
ローカルLLMのPoCに300万円使う前に読んでほしい話｜dx_note 🔖 558
はじめに製造業でローカルLLMの導入が話題になっています。 「ChatGPTは便利だけど、機密情報を扱えない」 「社内にサーバーを置けば、安全に生成AIが使えるらしい」 「最近のローカルLLMは性能が高いと聞いた」 こういった期待を持って、ITベンダーに相談する。担当者は丁寧にヒ
こちらのイベントに参加するためのネタとして自宅のPC(RTX3060)で青空文庫のデータセットを使ってトークナイザーを自作しGPT-2アーキテクチャの42.1Mのモデルでの事前学習をやってみました。https://aimeetup.connpass.com/event/3676
LLM開発の裏で行われるデバッグ作業: PyTorch DCP 🔖 6
はじめにTuring CTO室に所属している東京科学大学(Institute of Science Tokyo)の藤井です。本記事は、LLM, VLM開発の裏で行われるリアルなデバッグ作業の様子を紹介します。LLM, VLMの開発の裏には本記事で紹介するような地道なデバッグ
LLM開発の裏で行われるデバッグ作業: PyTorch DCP 🔖 6
はじめにTuring CTO室に所属している東京科学大学(Institute of Science Tokyo)の藤井です。本記事は、LLM, VLM開発の裏で行われるリアルなデバッグ作業の様子を紹介します。LLM, VLMの開発の裏には本記事で紹介するような地道なデバッグ
【ミッション型インターン体験記】LLM Ops/Observability基盤の選定とLangfuseの構築 🔖 4
はじめに こんにちは！初めまして！ 東京工科大学 学部2年の 広瀬エイトル（@Heitor_Hiro ...
AI普及で優秀な人の仕事は減り、能力の低い人の仕事が増えた？ LLMで「実力主義」が崩壊（生成AIクローズアップ） | テクノエッジ TechnoEdge 🔖 239
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間の気になる生成AI技術・研究をいくつかピックアップして解説する連載「生成AIウィークリー」から、特に興味深いAI技術や研究にスポッ
企業が今「ローカルLLM」を求める切実なワケ 導入の背景、流れ、費用、注意点を徹底解説 🔖 31
企業が今「ローカルLLM」を求める切実なワケ 導入の背景、流れ、費用、注意点を徹底解説：IT導入完全ガイド 生成AIの業務活用が進む一方、クラウド利用のセキュリティ懸念は根強い。その解決策として、自社環境でLLMを運用する「ローカルLLM」が注目を集めている。なぜ今、この選択肢が
CA Tech JOB参加報告：検索機能付きLLMによる広告文自動生成 🔖 1
はじめに こんにちは！武蔵野大学大学院修士1年の白川桃子と申します．こちらの記事では，2025年8 ...
【図解】ChatGPTなど、TransformerのLLMの仕組み 🔖 1
はじめに世界的にLLMの導入が進んでいますが、意外と仕組みは知られていないと感じています。ですが、仕組みを知っていれば、思わぬ失敗を防いだり、よりよい活用ができると考えています。そこで、この記事を書くことにしました。O'Reillyの「直感 LLM」で学んだことが中心
テキストなしで LLM 同士が“通じ合う”手法:Cache-to-Cache（C2C）について 🔖 11
最近、とても面白い論文を読んだので共有します。複数の LLM を組み合わせるとき、テキストで対話させるのをやめて、モデル内部の表現（KV-Cache）を直接やり取りするというアイデアです。手法名は Cache-to-Cache（C2C）。テキスト生成の待ち時間を省きつつ、モ...
自分のTweetを学習させてクローンLLMを作りたい 🔖 5
自分のクローンAIを作ろう皆さん、こんにちは。皆さんは自分がもう一人いたらいいなと思ったことはありませんか？ないですよね、僕もないです。（じゃあタイトルなんなんだ）このの記事はローカルLLMに向き合う会のアドカレネタとして書いています。https://qiita...