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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 7 件
AI 翻訳 & ローカライゼーションツール 2026 完全ガイド - DeepL · Lilt · Smartling · ModernMT · Crowdin · Phrase · Google 翻訳 · Claude · GPT · NMT 徹底解剖
2026 年の翻訳はもう単一モデルの物語ではない。DeepL は欧州・韓・日のペアで依然としてベスト・イン・クラスであり、LLM(Claude・GPT・Gemini)は長文コンテキストとドメイン適応の自由度が高い。Lilt と ModernMT は人間介入型の適応 MT、Smartling・Phrase・Crowdin・Lokalise は TMS 市場の現役プレイヤーである。この記事は SMT から NMT、そして LLM ベース翻訳
2026-05-16 · 54 分で読めます #ai-translation#localization#deepl#lilt#smartlingLLM ランドマーク論文ガイド — Attention から GPT・LLaMA・DeepSeek・o1・Claude まで (参考文献付き、2026)
LLM 分野の本当の変化は、どの論文から始まったのか。2017 年の Attention is All You Need から 2026 年の推論モデルまで、必ず知っておくべきランドマーク論文 20 編余りを時期・テーマ別に整理する。各論文は『なぜ重要か・一言要約・後続の影響』で凝縮し、arXiv・ブログのリンクを末尾にまとめた。時間の足りないエンジニアのための LLM 論文地図。
2026-05-14 · 22 分で読めます #llm#research-papers#transformer#gpt#llamaBFCLベンチマーク完全ガイド2025：Tool Calling性能評価、リーダーボード分析、モデル比較
BFCL（Berkeley Function Calling Leaderboard）の全て！ベンチマークカテゴリ（Simple/Multiple/Parallel/Relevance/AST）、評価メトリック、モデル性能比較（Claude/GPT/Gemini/Llama）、自社モデル評価方法、Tool Calling改善戦略。
2026-03-25 · 30 分で読めます #bfcl#benchmark#tool-calling#function-calling#evaluationスクラッチからLLMを構築する: コードでGPTを理解する完全ガイド
ゼロから大規模言語モデル（LLM）を構築・理解するための完全ガイド。トークナイザーからTransformer、事前学習、ファインチューニングまで、PyTorchで完全なGPTアーキテクチャを実装します。
2026-03-17 · 24 分で読めます #llm#gpt#transformer#from-scratch#deep-learning自然言語処理完全ガイド: ゼロからヒーローへ - テキスト処理からLLMまで
NLPの基礎から最新のLLMまで完全網羅するガイド。テキスト前処理、Word2Vec、RNN/LSTM、Attention、Transformer、BERT、GPTをステップバイステップで実践的なコード例と共に解説。
2026-03-17 · 39 分で読めます #nlp#natural-language-processing#transformer#bert#gpt自分だけのGPTを作る — nanoGPTでゼロから学習する言語モデル
Andrej KarpathyのnanoGPTを活用し、GPT言語モデルをゼロから学習します。Transformerアーキテクチャの核心原理、トークナイザー、Self-Attention、学習ループまでをコードとともに完全解剖します。
2026-03-03 · 11 分で読めます #ai#llm#gpt#nanogpt#transformerGPTシリーズ論文完全分析：GPT-1からGPT-4まで、言語モデルが世界を変えるまでの軌跡
OpenAIのGPTシリーズを世代別に完全分析する。GPT-1の教師なし事前学習、GPT-2のZero-shot学習、GPT-3のIn-context LearningとScaling Law、InstructGPTのRLHF、GPT-4のマルチモーダルまで — 各論文の核心的貢献とアーキテクチャの進化を数式とともに整理する。
2026-03-01 · 58 分で読めます #gpt#openai#language-model#transformer#pre-training