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LLM（Large Language Model）

大規模なテキストで学習された大規模言語モデルです。

GPT-5、Claude Sonnet 4.7、Mistral Large、Gemini、Llamaなどが該当します。プロンプトを補完して一貫性あるテキストを生成します。強みは自由なテキスト生成と単純な推論です。弱みはハルシネーション、推論コスト、学習データのバイアス、カットオフ日時点で知識が固定される点です。

// クライアント事例

クライアントケース

/10欧州銀行：ハイブリッドRAG、推論コスト10分の1。
−70%グローバル保険会社：月8万件、処理時間−70%。

IA本番のAIエージェント：デモ劇場を避ける。
IA本番のRAG：月額10,000ユーロから900ユーロへ。

// 関連

RAG（Retrieval-Augmented Generation）
ドキュメント検索とLLM生成を組み合わせるAIアーキテクチャです。
ファインチューニング（Fine-tuning）
特定のデータセットでLLMの学習を継続することです。
推論（Inference）
学習ではなく、必要に応じてAIモデルを実行することです。
トークン（Token）
LLMがテキストを分割する単位で、英語では約0.75単語に相当します。

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