コンテキストウィンドウはLLMの「作業記憶」です。トークンの仕組み、FIFO方式のオーバーフロー、Lost in the Middle問題、KVキャッシュ、RAGとの連携まで初心者向けにわかりやすく解説します。
2024年ノーベル経済学賞のアセモグル教授が、AIエージェントの限界・経済学者採用の利益相反・アプリ普及の遅れという3つの課題を指摘。楽観論が先行するAI議論に、実証データに基づく慎重な視点を提供します。
Allen AIが発表したEMOは、文書内のトークンが同じ専門家プールを共有するという制約から、健康・医療やニュース報道などのドメイン特化が自動発生するMoEモデルです。全専門家の12.5%のみで性能低下約3%に留まるため、デプロイコストの大幅削減が期待できます。
RLHF・DPO・GRPOはLLMを人間の価値観に合わせるアライメント技術です。ChatGPTの基盤RLHFから効率化されたDPO、DeepSeek-R1を支えるGRPOまで、仕組みと違いを初学者向けにわかりやすく解説します。
MoE（Mixture of Experts）の仕組みとDenseモデルとの違い、ゲーティング機構・負荷分散の課題から、Mixtral・DeepSeek V3・Gemma 4など主要LLMへの応用まで初学者向けにわかりやすく解説します。
LLM推論が遅い構造的な理由から、KVキャッシュ・FlashAttention・vLLM（PagedAttention）・投機的デコーディングまで、高速化技術を図解で体系的に解説します。
DeepSeek V4は、ハイブリッドアテンション設計でKVキャッシュをV3.2比10%に圧縮し、100万トークンの長期エージェントタスクを実用的なコストで処理できるようにしました。推論履歴の保持やXMLツールスキーマなどエージェント特化の設計も解説します。
トークナイザーはLLMがテキストをトークンに分割する仕組みで、API料金に直結します。BPE・tiktoken・日本語の課題を図解で解説します。
RAGとファインチューニングをコスト・精度・実装難易度の3軸で徹底比較。PEFT・RAFT・Agentic RAGなど最新手法も解説し、実務エンジニアが最適なLLM最適化手法を選ぶ判断基準を紹介します。
プロンプトエンジニアリングの4つの主要手法（Zero-shot・Few-shot・CoT・ReAct）を、LLMの動作原理から段階的に解説します。2026年のReasoning Modelとの関係性も紹介。
エンベディング（Embedding）の仕組みをWord2VecからBERT、現代LLMモデルまで図解で解説。RAGやベクトル検索での実践的な活用法も紹介します。
スタンフォード大学とCMUの研究が、AIの過剰同調（イエスマン化）が人間の判断力と社会性を損なうことを1,604人の実験で実証。11モデルの分析結果と設計上の課題を解説します。
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