LLM一般

→大規模言語モデル

→GPT関連

→プロンプト・エンジニアリング

サブトピック†

• LLMの歴史

モデル比較†

• 【随時更新】主要な大規模言語モデル比較表 2024.4

• GPT-3.5-TurboとGPT-4-Turbo、Claude2、Claude3(Sonnet)、Claude3(Opus)、Gemini Proに同じ質問をして、回答結果を比較してみた #Python - Qiita 2024.3

• 大規模言語モデル間の性能比較まとめ｜mah_lab / 西見 公宏｜note 2023.4

• Comparison of AI Models across Quality, Performance, Price | Artificial Analysis 2024.4

一般的な話題†

• Llama3，Phi-3などの対話型人工知能（大規模言語モデル）をパソコンで動かす #LLM - Qiita 2024.4

• LLMに完璧を求めるな！精度100%のLLMが現れない理由と適した役割を徹底解説 | WEEL 2024.4

• 小さなLLMを多数組み合わせることで、単一の巨大モデルに匹敵する可能性 | AIDB 2024.4

• Comparison of AI Models across Quality, Performance, Price | Artificial Analysis 2024.4

• 【LLMの研究者向け】400本を超えるLLMに関する論文のリストを公開・更新しています #ChatGPT - Qiita 2024.4

• クラウド3社で使えるマルチモーダルモデルを試してみた（Claude 3/gpt4-v/Gemini Pro Vision） #LLM - Qiita 2024.3

• NVIDIA、PC上で動くカスタムAI「Chat with RTX」を無償公開 - PC Watch 2024.2

• 【2024年最新】共通テストを色んな生成AIに解かせてみた（ChatGPT vs Bard vs Claude2）｜株式会社LifePrompt 2024.1

• LLMのトレーニングで必要な手法「分散学習」について紹介します。 #ChatGPT - Qiita 2024.1

• 松尾研 LLM講座 講義コンテンツ | 東京大学松尾研究室 - Matsuo Lab 2023.12

• [まとめ]LLMへ至る道~24本分のブログをまとめるとこうなります~[25日目] | DevelopersIO 2023.12

• LLMの出力における問題は「LLMの処理が原因」とは限らない　プロンプト以外に考えられる4つの要因 - ログミーTech 2023.12
  • 前処理での欠損・毀損(LangChainの誤動作)
  • 検索での欠損...チャンク選択のミス
  • 結果をまとめる際の欠損・毀損

• Generative AI for Everyoneから、古のNLPエンジニアの心に刺さったこと8選｜べいえりあ 2023.12

• マルチモーダルLLMの応用動向の論文調査 - Speaker Deck 2023.12

• OpenGPTs への長期記憶の追加｜npaka 2023.11

• 【令和最新版】何もわからない人向けのローカル LLM 入門 2023.11

• LLaVAを使っておうちのパソコンでも画像からコード生成 - きしだのHatena 2023.10

• 【図解】LLMはどうやって作られてる？大規模言語モデルの開発ステップをわかりやすく解説。 - すえつぐのNLP&LLM 2023.10

• Google Colab で LLM-jp-13B を試す｜npaka 2023.10

• 【StreamingLLM】トークン数400万、小説40冊を読み込める無限LLM | WEEL 2023.10

• Sansan LabsのLLM活⽤から考えるLLMプロジェクトの要点整理 / LLM Project Essentials from Sansan Labs' LLM Use - Speaker Deck 2023.10

• LLMの「創発」は幻影か | AI-SCHOLAR | AI：(人工知能)論文・技術情報メディア 2023.10

• マッキンゼーのレポートに見る企業応用を促進する大規模言語モデルの評価方法｜piqcy 2023.10

• LLMは世界モデルを持ち「物事がどのように位置づけられ、時間がどのように進行するか」を理解する可能性 | AIDB 2023.10

• GPTなどの大規模言語モデルは脳科学・記号論・言語学の観点で驚くほど良くできている｜梶谷健人 / Kent Kajitani 2023.9

• 日本語LLMの"1トークン"は何文字相当なのか? 2023.9

• 「LLMはタスク処理エンジンにすぎない」　日本マイクロソフト・エバンジェリストが語る“生成AI時代のエンジニア”に求められる能力 - ログミーTech 2023.9

• LLM開発のフロー | フューチャー技術ブログ 2023.9

• LLMsのチューニング手法"Prompt Tuning"について論文を読んで調べてみました！ - CCCMKホールディングス TECH Labの Tech Blog 2023.9

• 大規模言語モデル入門 / LLM introduction (SES2023) - Speaker Deck 2023.9

• 「わたしの話」を体系的に覚えてもらいながらLLMと会話する技術MemoChat登場 | AIDB 2023.8

• エンジニアはLLMとどう付き合うか / How engineer get along with LLM - Speaker Deck 2023.7

• PythonでChatGPTとBardを対話させてみた…ChatGptさんGoogle AIと会話していることを認識してしまう - Qiita 2023.7

• 数値で整理する大規模言語モデル(LLM) のメモ | ドクセル 2023.7

• “PCで自宅ChatGPT”がかなり手軽に！　GUIで簡単導入でき日本語もOKの「Text generation web UI」【イニシャルB】 - INTERNET Watch 2023.7

• 最近公開された日本語LLMを要約生成タスクで検証してみる｜朝日新聞社 メディア研究開発センター 2023.6

• Azure OpenAIをもちいたLLMアプリの企画から本番構築までの道のり/Microsoft Build Japan - Speaker Deck 2023.6

• 大規模言語モデルの中身を覗いてみよう / look inside Large Language Models - Speaker Deck 2023.6

• 大規模言語モデル (LLM) の進化: GPT 以降の最新動向 / AWS Dev Day 2023 - Evolution of LLM since GPT - Speaker Deck 2023.6

• 大規模自然言語モデル(LLM)をお試し利用できるツールを作ってみた - Platinum Data Blog by BrainPad 2023.6

• 大規模AIモデルの時代は終わった | AI専門ニュースメディア AINOW 2023.6

• ローカルLLMの情報まとめ｜npaka 2023.6

• GPU不要・メモリ16GBの本当の一般家庭PCでチャットAIを動作させるライブラリ「GGML」が鋭意開発中、すでにRaspberry Piで音声認識AIを動作させるデモも登場済み - GIGAZINE 2023.6

• GPT-4登場以降に出てきたChatGPT/LLMに関する論文や技術の振り返り - Platinum Data Blog by BrainPad 2023.6

• ChatGPTなどの大規模言語モデルはどんな理論で成立したのか？重要論文24個まとめ - GIGAZINE 2023.6

• GPUメモリが小さくてもパラメーター数が大きい言語モデルをトレーニング可能になる手法「QLoRA」が登場、一体どんな手法なのか？ - GIGAZINE 2023.6

• 【一撃でわかる】大規模言語モデル(LLM)とは。自然言語処理の基礎からわかりやすく徹底解説。 - すえつぐのNLP&G 2023.5

• 独自のデータセットでGPTのような大規模言語モデルを簡単にファインチューニングできるライブラリ「Lit-Parrot」をGoogle Cloud Platformで使ってみた - GIGAZINE 2023.5

• 【書籍】大規模言語モデルは新たな知能か――ChatGPTが変えた世界 (岩波科学ライブラリー) 2023.5

• 東北大学NLPグループの言語モデルをとりあえず動かす - きしだのHatena 2023.5

• オープンなLLMをDockerで動かす 2023.5

• LLMとプログラミングを調和させるライブラリ、Marvinを体験してみました。｜はまち 2023.5

• 文系非エンジニアがChatGPT / LLMを数式なしで解説してみる｜Yuichiro.ito@Finatext(フィナテキスト) 2023.5

• Google Japan Blog: Bard が日本語に対応 2023.5

• 今日の論文2023/04/29,30：The Geometry of Multilingual Language Model Representations - izmyonの日記 2023.4

• 大規模言語モデルを自社でトレーニング＆活用する方法｜mah_lab / 西見 公宏｜note 2023.4

• 大規模言語モデルのための強化学習｜npaka｜note 2023.4

• How Do We Fix and Update Large Language Models? 2023.4

• 大規模言語モデルをだます Hindsight Neglect タスクとは | 楽しみながら理解するAI・機械学習入門 2023.4

• ChatGPTとBardの対決を超える“事件”。無料の｢StableLM｣登場で｢AIの超民主化｣争いが始まった | Business Insider Japan 2023.4

• Stable Diffusion開発元、独自の大規模言語モデル「StableLM」をGitHubで公開し、商用利用も可能。チャットAI「StableChat」は数カ月後 | テクノエッジ TechnoEdge 2023.4

• Building LLM applications for production 2023.4

• ChatGPTなどに使われる大規模言語モデルを従来のシステムよりも15倍高速・低コストで学習できる「DeepSpeed-Chat」をMicrosoftが公開 - GIGAZINE 2023.4
  • DeepSpeed/blogs/deepspeed-chat/japanese at master · microsoft/DeepSpeed · GitHub 2023.4

• メモリを追加して64GBになったので動かせなかった言語モデルを試した - きしだのHatena 2023.4

• LLMがなぜ大事なのか?経営者の視点で考える波の待ち受け方｜福島良典 | LayerX 2023.3
  • LayerX LLM Labsチームを立ち上げます - LayerX エンジニアブログ 2023.4

• マルチレイヤーLLMでAIアシスタントの未来を切り拓く - Qiita 2023.4

• LLMが変える、ユーザインターフェースの未来｜Dory｜note 2023.4

• 大規模言語モデルの知識を補完するための Retriever の紹介 - ACES エンジニアブログ 2023.3

• 大規模言語モデルの驚異と脅威 - Speaker Deck 2023.3

• AIによる「大規模言語モデル」の最新潮流、日本が世界No.1になるための勝ち筋とは〜Shane Gu×スプツニ子！×松尾豊×山田敦×上野山勝也 - YouTube 2023.3

• ChatGPTや大規模言語モデルによる変化とソフトウェア開発の雑感｜Matsumoto Yuki｜note 2023.3

• Large Language Models and Where to Use Them: Part 1 2022.9

• Are Large Language Models Sentient? | by Naim Kabir | Jun, 2022 | Level Up Coding 2022.6

• 【日本語モデル付き】2021年に自然言語処理をする人にお勧めしたい事前学習済みモデル - Qiita 2021
• フリーで使える日本語の主な大規模言語モデルまとめ 2022.4

大規模言語モデルと法律†

• LLM技術と外部データ活用による検索・回答精度向上手法（ファインチューニング、セマンティック検索、In-Context Learning、RAG）と著作権侵害｜知的財産・IT・人工知能・ベンチャービジネスの法律相談なら【STORIA法律事務所】 2023.11

• 【連載1】大規模言語モデル（LLM）のビジネス利用に関して注意すべき点-LLMの使用許諾条件- - Platinum Data Blog by BrainPad 2023.5
  • 【連載2】大規模言語モデル（LLM）のビジネス利用に関して注意すべき点-個人情報や営業秘密等の保護- - Platinum Data Blog by BrainPad 2023.5
  • 【連載3】大規模言語モデル（LLM）のビジネス利用に関して注意すべき点-著作権の侵害リスク- - Platinum Data Blog by BrainPad 2023.5
  • 【連載4】大規模言語モデル（LLM）のビジネス利用に関して注意すべき点-海外の法規制- - Platinum Data Blog by BrainPad 2023.5

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