LLM推論の仕組みを、実務でつまずく「なぜ」から見る

LLMにおける「推論」（inference）の意味を機械学習の観点から解説し、学習と本番運用の違いを明確にします。実務でのつまずきポイントを中心に、推論パイプラインの仕組みを説明しています。

• 推論は入力から出力を出す本番実行であり、学習済みモデルを実行する処理である
• 推論中にモデルの能力そのものが上がるわけではなく、既に習得した知識で反応している
• LLMが回答を出すまでのパイプラインの仕組みをトークン分割から説明している

※ Claude Haiku 4.5 による自動要約です。原文を必ず確認してください。