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注意機構を手がかりに、言語モデルの基本構造と「理解」という言葉の距離を考えます。

検索拡張生成の流れを整理し、参照先がある回答をどこまで信頼できるか考えます。

日本語での利用を想定し、正確性、根拠、応答の限界を分けて評価する方法を整理します。

トークン化の基本と、日本語の表記や前処理を確認する意味を解説します。

モデルの版、データ、設定、失敗例を記録し、実験結果を読み直せる形にします。

生成AIを使う前に整理したい、入力情報、利用目的、保存と共有の確認事項。