中級編第1回：LLMの"脳"の仕組み - アーキテクチャと学習・推論の原理

## 1. はじめに：AIの「思考」の源泉を探る 初級編では、VSCode を中心とした新しいワークフローを紹介してきましたが、その生産性を飛躍的に高める存在として、もはや LLM（大規模言語モデル）は欠かせません。しかし、その魔法のような能力は、一体どのような仕組みで成り立っているのでしょうか？ 中級編の初回となる本章では、LLM の **「"脳"の仕組み」** に焦点を当てます。ChatGPT や Gemini が、どのようにして文章を理解し、思考し、そして新たな文章を生成するのか。その根幹をなす **アーキテクチャ、学習、そして推論の原理** に関する 7 つの重要技術を、一歩踏み込んで解説していきます。 これらの基本原理を理解することで、急速な LLM の進歩の歴史を俯瞰します。 ----- ## 2. LLMの"脳"を構成する7つの基本技術 ![Transformerアーキテクチャの概念図](/contents/tech/C01-llm-fundamentals-1/images/1_1_Transformaer.jpg) ### 2-1. Transformer アーキテクチャ：すべての基礎となる「背骨」 現在の高性能な LLM のほぼすべてが、 **「Transformer（トランスフォーマー）」** という基本設計に基づいています。これは 2017 年に発表された論文『Attention Is All You Need』で提唱されたもので、AI の進化における最大のブレークスルーの一つです。まさに、LLM の **「背骨」** と言えるでしょう。 ##### Transformerの進化：Encoder-DecoderからDecoder-onlyへ Transformer 登場以前のモデルは、文章を単語の「順番通り」に一つずつ処理していたため、長い文章の文脈を維持するのが苦手でした。しかし Transformer は、後述する **Attention** という仕組みにより、文章中のすべての単語の関係性を一度に計算できます。これにより、文章の構造や意味を並列的かつ効率的に捉えることが可能になりました。 また、初期の Transformer は翻訳などを目的とした「Encoder...

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