言語モデルの仕組み
でたらめな数から、書かれた一文へ
三つのインタラクティブが、モデルを三方向から分解します。学習が雑音を予測に変える様子、使うときにキーを打つたび何が起きているか、そして言葉ではなく物理を予測させると何が変わるか。周りの記事は、それが実際に何を意味するかを扱います。
- 01 インタラクティブ 言語モデルはどう学ぶのか スライダーを1つ動かして、でたらめな数の山が千ステップで予測に変わっていく様子を見てください。
- 02 インタラクティブ 言語モデルはどう文章を書くのか 重みは凍結され、何も覚えられません。スライダーを動かして、モデルが次の断片を何度も選び続ける様子を見てください。
- 03 インタラクティブ ロボットはどうやって次の一秒を予測するのか 言語モデルは次の単語を当てる。世界モデルは次のフレームを当てる——質量も速度も重力も込みで。スライダー一本で、カメラから捕球までの一周をたどれます。
- 04 記事 気づかないうちにブラウザでLLMオーケストレーションを作っていた話 LitsellerがGPT API、React、プロンプト、そしてブラウザ側のオーケストレーションを使って書籍カタログの構造化コンテンツを生成した仕組みを、アーキテクチャの視点から振り返ります。
- 05 記事 AI依存について：兄だと思っていた相手は弟だった AIとの率直な対話がなぜ企業への贈り物になったのか。ルーチンはモデルに任せ、思考は人の側に残すという線引きについて。
- 06 記事 AIとバイブコーディングは善か悪か ある企業は損失を出し、別の企業は指数関数的に伸びるのはなぜか。Shopify、Meta、Klarna、Duolingoなどの事例から読み解く。
- 07 記事 AIの時代に書くということ：個人的なエッセイ 書くこと、探究、疑い、そして人工知能との対話について。
- 08 記事 AIの時代に書くということ 2.0：進歩は方向を示すが、結果を保証しない 思考を手放さずに、複数のモデルを調査役・批評役・編集者として使うための作業プロトコル。