beginner6分クイズ付き
AIの基礎
LLMの仕組み
ニューラルネットワーク、LLM、そしてマーケットのための機械学習。.
更新日：2026年10月21日GaiaEx Academy Editorial
このレッスンの内容
- 大規模言語モデルの仕組み
- 「ハルシネーション」が意味すること
重要なポイント
- 1LLMは文脈から次のトークンを予測します
- 2自信を持って聞こえても間違っている場合があります
- 3AIの出力に基づいて行動する前には必ず検証しましょう
レッスンの要約
大規模言語モデル（LLM）は、コンテキストから次に来る可能性の高いトークンを予測します。
考え方の基本
LLMを正しく理解する
大規模言語モデル（LLM）は、コンテキストから次に来る可能性の高いトークンを予測します。有用な推論のサポートを生み出すことができますが、データベースの照会のように真実を「知っている」わけではありません。.
- 大規模言語モデルの仕組み
- 「ハルシネーション」が意味すること
仕組み
LLMをどう考えるか
テキストはトークンに分割され、訓練されたニューラルネットワークを通じて処理されます。.
モデルは統計的なパターンとコンテキストから出力を生成します。.
検索、ツール、検証は信頼性を高めますが、確認する必要性を取り除くものではありません。.
- LLMは文脈から次のトークンを予測します
- 自信を持って聞こえても間違っている場合があります
- AIの出力に基づいて行動する前には必ず検証しましょう
具体例
LLMが実際に働く様子を見る
LLMはプロトコルの文書を要約できますが、ユーザーはコントラクトアドレス、手数料の数字、リスクの主張を一次ソースから依然として確認すべきです。.
覚えておくこと判断基準：LLMは研究を加速させるために使い、その後、資金やリスクに影響するすべての事実を検証してください。.
よくある間違い
学習者がLLMでつまずく理由
流暢な文章は権威的に感じられます。それは金融において危険です。なぜなら、自信を持った文章でも捏造されていたり古くなっていたりする可能性があるからです。.
リスクに関する注意点
LLMに潜むリスクを読む
ハルシネーション（幻覚）、古い情報、プロンプトインジェクション、隠れた前提は、貧弱なトレーディングやセキュリティの判断につながる可能性があります。.
- 次のトークンの予測を説明してください。
- ハルシネーションのリスクを1つ識別してください。
- 重要な事実はモデルの外で検証してください。
練習問題
LLMを習慣にする
- 次のトークンの予測を説明してください。
- ハルシネーションのリスクを1つ識別してください。
- 重要な事実はモデルの外で検証してください。
振り返り
重要な用語
- 大規模言語モデル（LLM）
- 大規模言語モデル（Large Language Model）— 文脈からテキストを予測・生成するように訓練された AI モデルです。
- 機械学習
- 明示的にプログラムされる代わりに、データからパターンを学習するアルゴリズムのことです。
- ニューラルネットワーク
- 脳の働きに緩やかに触発された階層的なモデルで、ディープラーニングの中核を成します。
- バックテスト
- 実際の資本を投じる前に、過去のデータで戦略をテストすることです。
出典
編集リファレンス
これらの参考資料は、このレッスンの背景にある仕組み、リスクチェック、プロダクトの文脈を確認するための出発点です。
続ける前に
これらはできますか？
- 次のトークンの予測を説明してください。
- ハルシネーションのリスクを1つ識別してください。
- 重要な事実はモデルの外で検証してください。
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チェックポイント
このレッスンを完了する
チェックに合格すると進捗が保存され、トラックを順番に進められます。
理解度チェック
1 / 2このレッスンを確定する
すべての問題に正解すると、レッスンが完了します。
大規模言語モデルが予測するものは……