2026-06-03 21:00 UTC+9要約のみ更新: 2026-06-30 22:03 UTC+9

LLMを明確に説明する5つの楽しい論文

この記事では、Transformerアーキテクチャ、GPT-3のインコンテキスト学習、スケーリング則、RLHFによる指示チューニング、検索拡張生成（RAG）という5つの重要な論文を紹介し、現代の大規模言語モデルの仕組みを体系的に解説します。

ソースKDnuggets著者: Kanwal Mehreen

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エンジニア中級

「Attention Is All You Need」はTransformerを提案し、自己注意機構がLLMの基盤であることを示す。
「Language Models Are Few-Shot Learners」はGPT-3がプロンプト内の例から学習するインコンテキスト学習を実証。
「Scaling Laws for Neural Language Models」はモデル性能がパラメータ数、データ量、計算量の増加に伴い予測可能に向上することを示す。
「Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback」はRLHFによりモデルをユーザーの意図に合わせる手法を解説。

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