【ほぼ全文】「LLM開発はPost-trainingがカギとなる」ELYZA曽根岡がLLMの現状・課題・展望を解説｜株式会社ELYZA 公式ブログ
事後学習の役割と企業独自LLMの作り方を開発元が解説。
2023年の講演を書き起こし、指示データ・人間の評価を使う調整と、既存モデルから独自モデルを作る選択を整理する。
学習・学習段階：文章による事前学習、指示と回答の学習、出力へのフィードバック学習を区別。／確認 2026-09-14／https://note.com/elyza/n/n3304722b0f91
学習・開発の選択：一から学習する方法と公開モデルに事後学習を施す方法を、費用や基盤の観点で比較。／確認 2026-09-14／https://note.com/elyza/n/n3304722b0f91
学習・導入の検討：API費用、模倣されやすさ、利用量制限、情報の扱いを企業導入時の論点として列挙。／確認 2026-09-14／https://note.com/elyza/n/n3304722b0f91
対象：AIの開発・導入・活用を検討する担当者。形式：企業・著者による公開記事。言語：日本語（公開本文で確認）。利用条件：公開記事（本文をログインなしで確認）
確認事項（編集部）：2023年7月の講演。API制限や市場状況は当時の説明で、現在の数値・提供条件ではない。
出典：株式会社ELYZA 公式ブログ「【ほぼ全文】「LLM開発はPost-trainingがカギとなる」ELYZA曽根岡がLLMの現状・課題・展望を解説」／公開・更新情報：2023-08-24／確認日：2026-09-14／https://note.com/elyza/n/n3304722b0f91
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