基礎理論 LLM【スケール則：基礎理論A-5】
スケール則が LLM 開発の実践にどう活用されているかを解説。投資判断、モデル選択、効率的なリソース配分の方法を、具体例とあわせて整理します。
スケール則
基礎理論 
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 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。