LLM研究プロジェクト　ブログ記事一覧

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ブレインパッドでは、LLM研究プロジェクトの活動の一環として、技術やビジネス実装に関するブログ記事の執筆を積極的に行っています。これまでに執筆されたブログ記事は約40本となり、SNSなどでの注目度も大変高くなっています。本ブログ記事では、これまでにLLM研究プロジェクトで執筆されたブログ記事をカテゴリー別でまとめ、ご紹介いたします。

こんにちは。広報の長谷川です。
ブレインパッドでは、LLM（Large Language Models、大規模言語モデル）およびGenerative AI（生成AI）に関する知見を深め、これらの技術の社会実装に向けた取り組みや企業への支援を強化するため、研究プロジェクトを立ち上げ、推進しています。

詳しくはこちら
・LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げます - Platinum Data Blog by BrainPad
・ブレインパッド、伊藤忠商事と、生成AIによる企業の業務変革や新規ビジネス開発支援を行う「生成AI研究ラボ」を共同設立

その活動の一環として、研究成果の一部をこのプラチナブログにて発信しています。本記事では、LLM研究プロジェクトの活動成果としてLLMに関するたくさんの記事を一覧で分かりやすく整理すべくカテゴリー別でまとめました（SNSで話題になった、よく読まれている記事を人気記事としてマーキングしています）。索引（インデックス）として、ぜひご活用ください。

技術解説
技術応用
ビジネス活用

技術解説

日付	タイトル（リンク）	人気記事
2023.05.19	Azure OpenAI ServiceについてAzurePortalでできることまとめ
2023.05.22	LLMを効率的に再学習する手法(PEFT)を解説
2023.05.25	AzureOpenAIのネットワークセキュリティをどうするか
2023.05.26	ChatGPTを支える技術　コンテンツモデレーションの紹介
2023.05.29	LLM推論にGPUは1つでいい？FlexGenについてまとめてみた
2023.05.30	BERTとChat GPTの精度を比較してみた①
2023.05.31	BERTとChat GPTの精度を比較してみた②
2023.05.31	ざっくりわかるRLHF（人間からのフィードバックを用いた強化学習）
2023.06.02	大規模言語モデル(LLM)のエンジン：データセットの解説
2023.06.05	GPT-4登場以降に出てきたChatGPT/LLMに関する論文や技術の振り返り
2023.06.07	Fine-tuningタスクでPyTorch 2.0の効果を確認する
2023.06.14	RWKV（Receptance Weighted Key Value）をつかってみた
2023.06.14	新旧言語モデルの比較：LLMと伝統的なアプローチのメリットとデメリット
2023.06.19	Google が提供するLLMサービスとPaLM2のFine-Tuningについて
2023.06.20	自律型AIエージェントのご紹介
2023.06.06	【連載①】生成AIのマルチモーダルモデルでできること -タスク紹介編-
2023.06.22	【連載②】生成AIのマルチモーダルモデルでできること -画像生成＋ファインチューニング編-
2023.06.23	Auto-GPTを使って2値分類タスクを解いてみた
2023.06.26	RLHFを利用して用途に応じたLLMを生成できるツールの紹介
2023.08.23	LLM(大規模言語モデル)とは？生成AIとの違いや活用事例・課題（DOORS）
2023.09.01	LLMの推論を効率化する量子化技術調査【技術動向調査】
2023.09.08	LLMの出力制御や新モデルについて【技術動向調査】
2023.09.22	生成AI・LLMのツール拡張に関する論文の動向調査 2023年8月版
2023.10.05	生成AI・LLMのツール拡張に関する論文の動向調査 2023年9月版
2023.10.18	生成AIのマルチモーダリティに関する技術調査【技術動向調査】
2023.10.20	LLMのハルシネーション制御や強化学習自動化等に関する技術調査【技術動向調査】
2023.10.31	量子化とAttentionに関する最新論文調査【技術動向調査】
2023.11.09	ソフトウェアエンジニアリングにおけるLLMの適用に関する最新論文調査【技術動向調査】

技術応用

日付	タイトル（リンク）	人気記事
2023.05.18	Azure OpenAI ServiceでChatGPTを使ってみた
2023.05.25	GCPで動かしたTabbyをローカルPCで使ってみた
2023.06.01	ChatGPTのAPIを使って、学習用ドキュメント生成ツール作ってみた
2023.06.09	LLMにガードレールを適用してビジネスリスクを抑制する
2023.06.12	ChatGPTとLangChainを活用してデータ分析アプリを作ってみた
2023.06.13	プロンプトエンジニアリング手法外部データ接続・RAG編
2023.06.15	ChatGPT APIで「素人質問で恐縮ですが…」と鋭い質問してくるSlack Botを作った
2023.06.21	大規模自然言語モデル(LLM)をお試し利用できるツールを作ってみた
2023.06.27	生成AIは人類のcopilotたりうるか—LLM/Generative AIの可能性と諸問題の考察
2023.06.28	日本語データセットを用いたMPT-7Bのファインチューニング及び性能評価とチャットボット構築
2023.06.29	OpenCALM-7Bにファインチューニングを実施してポジネガ分析に関して賢くなるか確認してみた
2023.06.30	ChatGPT APIで社内データについて回答するSlack BotとWebアプリを作った
2023.09.05	ChatGPTに共通テスト解かせてみた

ビジネス活用

日付	タイトル（リンク）	人気記事
2023.05.16	【連載①】大規模言語モデル（LLM）のビジネス利用に関して注意すべき点-LLMの使用許諾
2023.05.17	【連載②】大規模言語モデル（LLM）のビジネス利用に関して注意すべき点-個人情報や営業秘
2023.05.23	【連載③】大規模言語モデル（LLM）のビジネス利用に関して注意すべき点-著作権の侵害リスク-
2023.05.24	【連載④】大規模言語モデル（LLM）のビジネス利用に関して注意すべき点-海外の法規制-
2023.06.08	LLMを制御するには何をするべきか？
2023.07.07	生成AI・LLMをビジネス適用するための検討ポイントおよびユースケース（DOORS）