1.1 主要な用語1.2 トランスフォーマーモデル1.3 大規模言語モデル1.4 LLMアーキテクチャ1.4.1 エンコーダー型LLM1.4.2 デコーダー型LLM1.4.3 エンコーダー・デコーダー型LLM1.4.4 状態空間アーキテクチャ1.4.5 小規模言語モデル1.5 LLMの選定1.5.1 LLM選定における考慮事項1.5.2 オープンソースLLMとプロプライエタリLLM1.6 エンタープライズ向けLLMユースケース1.6.1 知識検索1.6.2 翻訳1.6.3 音声合成1.6.4 レコメンドシステム1.6.5 自律型AIエージェント1.6.6 エージェント型システム1.7 LLM活用における10の課題1. 規模と複雑さ2. トレーニング規模と期間3. プロンプトエンジニアリング4. 推論レイテンシーとスループット5. 倫理的配慮6. リソースのスケーリングとオーケストレーション7. システム統合とツールキット8. 適用範囲の広さ9. プライバシーとセキュリティ10. コスト1.8 まとめ1.9 参考文献