大規模言語モデル（LLM）の基礎原理の理解

こんにちは。

AIがコードを書いてくれる時代が来ました。

しかし、AIが作成したコードを適切に検証し、改善の方向性を指示する仕事は人間の役割として残りました。

さらには、垂直方向と水平方向により広範囲にAIを活用できるようにならなければならなくなりました。

水平方向とは、企画からデプロイまでを網羅できる方向を指し、

垂直方向とは、多様な言語、多様なフレームワーク、多様な手法などを網羅できる方向を指します。

そのため、スペクトラムの広い（つまり、垂直方向と水平方向で完全なスペクトラムを備えた）開発者が

必要になるでしょう。

しかし、まだ教育体系がそれに追いついていません。

そこで、私はClaude Codeを使用して「構造的コード読解訓練所」を開設してみました。

https://code-reading-bootcamp.vercel.app/で、AIや人間が書いたコードを読解する能力と

AIにコードを改善する方向性を提示する能力を養うことができるでしょう。

ゲーミフィケーション要素があり、楽しみながら自分の能力向上を確認することができます。

ログインする必要がなく、いつでも無料で利用できます。

至らない点があり、まだ設問を埋めていない部分もありますが、

皆様のお役に立てればという思いでご紹介します。

気軽にご利用いただければ幸いです。

2026年2月10日、朴鎮洙（アリガラム）拝。

「大規模言語モデルの原理理解」講義の深化コースを企画し、目次を公開した記念として、8月31日まで期間限定で4万ウォンで購入できるクーポンを差し上げます。

https://inf.run/6mGMp

授業資料を見つけやすくしようと、授業資料のタイトルをカリキュラムのタイトルに合わせて変更しました。

そして今後講義計画（未定）中のセクションと授業を公開しました。今回追加したセクションや授業はまだ確定した講義ではなく、状況によっては変更されることがあります。

LLM評価方法（6番目のセクション）に関するビデオ講義を補足しました。

これらの6番目のセクションは、次のトピックで構成されています。

1. LLM評価の必要性の紹介

2. LLM評価指標の紹介

3. 課題解決性能評価指標の紹介

4. 実際のデータセットを使用した評価方法の紹介