AI-Tracker — LLM 上下文工程と MCP 実戦学習ガイド

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AI-Tracker — LLM 上下文工程と MCP 実戦学習ガイド

AI-Tracker — LLM 上下文工程と MCP 実戦学習ガイド

大規模言語モデル（LLM）の底層ロジック、トークン経済学、上下文（コンテキスト）エンジニアリング、そして Model Context Protocol（MCP）に関する学習リソースと実戦ロードマップを体系的に整理したリポジトリです。理論・名著・動画・実践課題を通じて、モデルの「コンテキスト管理」を設計・検証する方法論を学べます。（約300字）

https://github.com/twwch/AI-Tracker

概要

AI-Tracker は、LLM（大規模言語モデル）の「なぜそう振る舞うか」を理解し、実務で使えるコンテキスト設計（Context Engineering）と Model Context Protocol（MCP）を学ぶためのガイド兼リソース集です。トークン化やコンテキストウィンドウ（モデルの“RAM”）の概念、予測ベースの限界（Context Decay）を整理し、Karpathy の入門動画など厳選教材、実践ノート、課題例を提示。研究知見と実装指針を結びつけ、効率的かつ堅牢なプロンプト／文脈管理設計を目指します。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 11
  • フォーク数: 3
  • ウォッチャー数: 11
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 1
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • LLM の「トークン原子論」「トークン経済学」を軸にした解説と重要教材のキュレーション
  • Context Engineering（コンテキスト設計）の実践的手法と検証タスクの提示
  • Model Context Protocol（MCP）というプロトコル的観点によるモデル間・セッション間の文脈受け渡し設計の紹介
  • 学習ロードマップ（動画・ノート・実験課題）で即始められる構成

技術的なポイント

本リポジトリは、LLM をただ「プロンプトで指示を投げる箱」と見るのではなく、内部挙動（トークナイゼーション、次トークン予測、コンテキストウィンドウの有限性）を理解して設計する点が肝です。主な技術的着眼点は次の通りです：

  • トークン経済学：トークン化の粒度が生成精度やコスト、長文処理能力に直結する点を強調。スペースや句読点、サブワード分割が算術や名前推定に与える影響を扱います。
  • コンテキストウィンドウ＝RAM の比喩：与えられたウィンドウ長がモデルの短期記憶限界を決めるため、長文タスクはチャンク化、要約圧縮、RAG（Retrieval-Augmented Generation）などで補う必要があることを示します。
  • Context Decay（文脈の劣化）：モデルが「次トークンを予測する」という本質から段階的に初期文脈に対する依存度が下がる現象を説明し、チェイン・オブ・ソート（Chain-of-Thought）やステップ毎の再提供による対策を提案します。
  • Model Context Protocol（MCP）：MCP はコンテキストの構造化と転送を標準化する試みとして紹介されています。これはセッション履歴、要約、メタデータ、信頼度スコアなどを整理してモデル間やツール間で受け渡すための設計指針で、シリアライズ形式、差分更新、バージョニング、整合性検査（checksum）などの技術的要素を含むことが推奨されます。
  • 実践的ワークフロー：まずは短い実験（トークン化の比較・スライディングウィンドウでのQA精度測定・要約→再注入の効果検証）を通じて理論を経験的に理解する流れが提示されており、コスト（APIトークン使用量）と精度のトレードオフを測るベンチマーク設計も奨励されています。

これらを組み合わせることで、単発のプロンプト改良に留まらない「文脈アーキテクチャ」設計が可能になり、長期的に安定したモデル運用と機能拡張（外部ツール連携やマルチモデル協調）への下地が築けます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: file

（README はモジュール化された学習ガイドで、LLM 基礎、Context Engineering、MCP、参考動画・ノート・実践タスクを列挙しています。例：Andrej Karpathy の “Intro to Large Language Models” 動画、トークン化やコンテキスト劣化に関するコアノート）

まとめ

LLM の内部原理と実践的なコンテキスト設計を結びつける学習ガイド。実務者向けに即効性のある実験と設計指針を提示。

リポジトリ情報：

参考（README 抜粋より）：主要テーマは「LLM の記憶と予測の仕組み」「Token 原子論」「Context Window の役割」「Context Decay の対策」などで、学習ルートとして動画・コアノート・実践課題が整理されています。