<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>AIFundamentals on SiBlog</title><link>https://sinimite.work/ja/categories/aifundamentals/</link><description>Recent content in AIFundamentals on SiBlog</description><image><title>SiBlog</title><url>https://sinimite.work/images/og-default.svg?v=20260525-210321</url><link>https://sinimite.work/images/og-default.svg?v=20260525-210321</link></image><generator>Hugo -- 0.156.0</generator><language>ja-JP</language><lastBuildDate>Sat, 02 May 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://sinimite.work/ja/categories/aifundamentals/rss.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>LLMの本音と発言が一致しない理由：LLMの振る舞いを理解する万能の鍵</title><link>https://sinimite.work/ja/posts/llm-from-hidden-state-to-token-output/</link><pubDate>Sat, 02 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://sinimite.work/ja/posts/llm-from-hidden-state-to-token-output/</guid><description>Chain of Thoughtはなぜ有効なのか、promptはなぜ長いほど良いわけではないのか、モデルはなぜ幻覚を起こすのか。一見無関係な現象は、同じ中核的な仕組みが異なる側面に現れたものです。この記事では、一つの「万能の鍵」でLLMエンジニアリングの五つの扉を開きます。</description></item><item><title>大規模言語モデル学習の全体像：AI アプリケーションエンジニアが理解すべきこと</title><link>https://sinimite.work/ja/posts/llm-training-for-ai-engineers/</link><pubDate>Sat, 04 Apr 2026 12:00:00 +0900</pubDate><guid>https://sinimite.work/ja/posts/llm-training-for-ai-engineers/</guid><description>AI アプリケーションエンジニア向けに、事前学習、ポストトレーニング、蒸留、Reward 設計、Agent 学習、Harness Engineering を網羅した大規模言語モデル学習の全体ガイド。モデル能力がどこから生まれ、学習上の判断が実際のアプリケーションにどう影響するかを理解する。</description></item><item><title>LLM におけるエントロピー：学習・推論・プロダクトをつなぐ共通言語</title><link>https://sinimite.work/ja/posts/entropy-in-llm/</link><pubDate>Fri, 27 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://sinimite.work/ja/posts/entropy-in-llm/</guid><description>Entropy は LLM のライフサイクル全体を貫きます。学習では cross-entropy を loss に使い、推論では temperature で出力 entropy を制御し、評価では perplexity を使い、プロダクトでは hallucination 検出の信号にできます。本記事は AI エンジニアの視点から全体像を整理します。</description></item><item><title>LLM APIのKV Cacheとは何か</title><link>https://sinimite.work/ja/posts/llm-api-kv-cache/</link><pubDate>Thu, 05 Mar 2026 11:09:00 +0900</pubDate><guid>https://sinimite.work/ja/posts/llm-api-kv-cache/</guid><description>KV Cacheは、「Transformerの理論」と「LLMのエンジニアリングおよびデプロイ」を結ぶ重要な概念です。これを理解すれば、「モデルがどう計算するか」から「モデルがどう動くか」までの最後のつながりが見えてきます。</description></item><item><title>LLM Chain-of-Thought（CoT）完全ガイド</title><link>https://sinimite.work/ja/posts/llm-chain-of-thought-cot/</link><pubDate>Wed, 04 Mar 2026 21:51:00 +0900</pubDate><guid>https://sinimite.work/ja/posts/llm-chain-of-thought-cot/</guid><description>LLM Chain-of-Thought（CoT）とは何か、prompt engineeringによってLLMのChain-of-Thought（CoT）を引き出す方法を理解します。</description></item><item><title>Transformer の数学的直感を理解する</title><link>https://sinimite.work/ja/posts/understanding-transformer-intuition/</link><pubDate>Tue, 24 Feb 2026 12:00:00 +0900</pubDate><guid>https://sinimite.work/ja/posts/understanding-transformer-intuition/</guid><description>私にとって最初の正式なブログ記事。</description></item></channel></rss>