2024年時点の最先端AI技術を科学的・体系的に解説する、研究者・学生・エンジニア向けの入門ガイドです。
最終更新：2024年12月
| カテゴリー | 説明 | 主なトピック | 対象 |
|---|---|---|---|
| 1. 基礎概念 | AI技術の基礎知識を上級編と入門編の2層構造で提供。 | AI定義、機械学習、深層学習、ニューラルネットワーク | 初学者・学生・研究者 |
| 2. アーキテクチャ進化 | RNN/LSTMからTransformerへのパラダイムシフト。 | Transformer、Attention機構、MoE | 技術者・研究者 |
| 3. 基盤モデル | LLMの本質を科学的に解説。 | スケーリング則、創発的能力、In-Context Learning | 研究者・エンジニア |
| 4. 訓練技術 | 最新の訓練技術を体系的に解説。 | 分散訓練、Mixed Precision、Flash Attention | 実装者・研究者 |
| 5. アライメント | AIと人間の価値観を整合させる技術。 | RLHF、DPO、Constitutional AI | 研究者・倫理関心層 |
| 6. 評価・ベンチマーク | モデル評価の最新手法。 | MMLU、HELM、推論能力評価 | 研究者 |
| 7. 技術詳細 | 実装に必要な技術的知識。 | Tokenization、データ前処理、アルゴリズム | 実装者 |
推定学習時間：20-30時間
推定学習時間：30-40時間
推定学習時間：40-60時間
2020年代初頭と2024年のAI技術を比較すると、質的にも量的にも劇的な進化が起きています。
1. タスク特化型から汎用型へ
2020年代初頭：各タスクに個別のモデルが必要でした。
2024年現在：単一のLLMが数千種類のタスクを処理できます。
2. 大幅なスケール拡大
3. 創発的能力の出現
モデルサイズが臨界点を超えると、In-Context Learning、Chain-of-Thought等の能力が自然に発現します。
| 項目 | 2020年代初頭 | 2024年現在 |
|---|---|---|
| 主要アーキテクチャ | RNN/LSTM中心 | Transformer（RoPE、GQA、Flash Attention） |
| モデルサイズ | 数億～数十億パラメータ | 数千億～数兆パラメータ規模 |
| コンテキスト長 | 512～2,048トークン | 最大1,000,000トークン |
| タスク対応 | 単一タスク特化型 | 数千種類のタスクを一つのモデルで処理 |
| 訓練効率 | 標準的な分散訓練 | ZeRO-3、Flash Attention 2/3 |
査読付き論文、公式発表、技術文書に基づいています。
GPT-4、Claude 3.5、Gemini 1.5、Llama 3.1等を網羅。
重要な概念を数式と図表で厳密に解説します。
ツール、ライブラリ、ベストプラクティスを紹介します。
現在の到達点と課題を科学的に分析します。
| 用語 | 説明 | 詳細 |
|---|---|---|
| LLM | 大規模言語モデル。多様なタスクを実行できる汎用型AIモデル。 | 基盤モデル |
| Transformer | 2017年提案の革新的アーキテクチャ。Self-Attention機構を使用。 | アーキテクチャ進化 |
| スケーリング則 | モデルサイズと性能の関係を示す法則（べき乗則）。 | 基盤モデル |
| 創発的能力 | モデルサイズが臨界点を超えると出現する能力。 | 基盤モデル |
| In-Context Learning | プロンプト内の例から学習する能力。 | 基盤モデル |
| RLHF | 人間のフィードバックからの強化学習。 | アライメント |
| Flash Attention | GPUメモリ階層最適化したAttention計算。標準実装の2-4倍高速。 | 訓練技術 |
| MoE | Mixture of Experts。スパース活性化で効率的に大規模化。 | アーキテクチャ進化 |
| MMLU | 57タスク15,908問の包括的ベンチマーク。 | 評価 |