基礎理論 LLM【スケール則：基礎理論A-4】
DeepMind が発見した Chinchilla 則を解説。パラメータ数とデータ量の最適比率、従来の常識を覆した発見の意味を理解します。
基礎理論 
基礎理論 LLM【スケール則：基礎理論A-3】
OpenAI と DeepMind の主要研究をもとに、スケール則がなぜ信頼されるのかを整理。Chinchilla まで含めて、どこまで実務に使えるかを具体的に解説します。
基礎理論 LLM【スケール則：基礎理論A-2】
LLM 訓練に必要な計算量を正確に測る方法を解説。FLOPs と FLOPS の違い、C=6ND の公式、PF-days への変換を学びます。
基礎理論 LLM【スケール則：基礎理論A-1】
LLM の性能がどのようにスケールするのかを予測するスケール則の基本概念を解説します。モデル大規模化の秘密に迫ります。
組織戦略 LLM【事前学習：組織戦略E-4】
LLM事前学習を一気に進めず、学習・準備、パイロット、本格導入の3フェーズに分けて進めるための24週間ロードマップ。
組織戦略 LLM【事前学習：組織戦略E-3】
LLM事前学習を始める前に確認したい32項目を、経営・戦略、技術インフラ、データ準備、人材・組織、プロセス・ガバナンスの5領域に整理した実務チェックリスト。
組織戦略 LLM【事前学習：組織戦略E-2】
小規模LLM（7B）と大規模LLM（70B+）の詳細比較。リソース要件、コスト内訳、タイムライン、期待性能を完全解説。組織タイプ別の推奨スケール選択ガイド
組織戦略 LLM【事前学習：組織戦略E-1】
組織の規模・予算・目的に合わせたLLM導入の意思決定フレームワーク。4つの推奨パス（小規模高速/大規模多言語/ドメイン特化/医療特化）の詳細比較
詳細設計書 LLM【事前学習：詳細設計書D-5】
本番環境でのLLM品質監視体制を構築。リアルタイム品質監視、幻覚率測定、コンセプトドリフト検出、継続的改善サイクルの実装
詳細設計書 LLM【事前学習：詳細設計書D-4】
Attentionメカニズムの可視化と解釈手法を詳解。Multi-Head Attentionのパターン分析、Feature Importance、誤例分析、解釈時の注意点