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LLM 推論における最も差し迫った課題と、いくつかの実用的な解決策について説明します。

Transformer ネットワークを使用して構築された LLM の背後にある基本原則を、モデル アーキテクチャ、アテンション メカニズム、埋め込み手法、基盤モデルのトレーニング戦略にわたり説明します。

大規模言語モデル (LLM: Large :Language Models) とは、數千億のパラメーターを持つインターネット規模のデータセットで學習されるディープラーニングのアルゴリズムです。