山田 育矢, 鈴木 正敏, 山田 康輔, 李 凌寒
出版日: 2023/7/29
出版社: 技術評論社
ページ数: 336ページ
最終更新: 2025年6月30日
人気スコア: 625
ChatGPTに代表される大規模言語モデル（LLM）の理論と実装を、Pythonライブラリ"transformers"を用いて包括的に解説する入門書。本書では、Transformerの基本構造から、GPT、BERT、T5といった主要なLLMのアーキテクチャ、さらにはプロンプトエンジニアリング、アライメント、指示チューニング、RLHFといった最新の技術動向までを網羅します。特に、Hugging Faceのtransformersライブラリを活用した実践的なコーディングを通じて、モデルの操作、データからの学習、そして日本語ベンチマーク（JGLUE）を用いた感情分析モデルの実装までをステップバイステップで学ぶことができます。これにより、自然言語処理の課題を理解し、実務で活用できるLLMアプリケーションを開発するスキルを習得できます。大規模言語モデルに興味のあるエンジニア、学生、研究者にとって、理論的基盤と実装ノウハウの両方を習得できる貴重な一冊です。
"LLMの仕組みを理解し、実際に手を動かしながらその能力を体験できる"
"最新AI技術を深く理解するのに手早く分かりやすく、日本語で貴重"
"生成AIの具体的な活用方法を、実践を通じて直感的に理解できる"
"LLMの内部構造が平易な言葉で解説され、最新動向を追う土台となる"
対象レベル: Pythonや機械学習の基礎知識がある入門者、開発者、研究者
前提知識:
こんな目標を持つ人に:
※ この情報は6件の技術記事からAIが分析・生成したものです。 実際の内容は書籍でご確認ください。
"Transformerモデルのアルゴリズムを深く理解したい読者にとって、まさに最適な入門書。数行の数式で表現されるTransformerの複雑な数学的アルゴリズムを、丁寧に解説している。著者の研究でも活用されているTransformerの理解に役立ち、派生モデルへの応用も視野に入れられる。AI研究者や、自然言語処理の最先端技術を学びたいエンジニア必携。"
"Transformerの基礎から派生モデルまで、大規模言語モデル（LLM）の仕組みをロジックから理解したい方に最適です。LLMがビジネスで活用される機会が増える中、その原理を深く理解することは必須となりつつあります。本書は、LLMの内部構造を平易な言葉で解説しており、最新動向を追う上での確かな土台を築くことができます。深層学習の知識と合わせて読むことで、より実践的な理解が進みます。"
"Google Colabを活用し、大規模言語モデルの構築から動作原理までをプログラムを通じて実践的に学べる入門書です。Hugging Faceにあるモデルのファインチューニングなどを実際に動かしながら習得できるため、生成AIの具体的な活用方法を直感的に理解するのに役立ちます。実践的なスキルを身につけたい方におすすめです。"
"巨大AIモデルを効果的に扱うための基礎知識が詰まった一冊。単なる手法の網羅に留まらず、各手法の有効性や性能向上効果まで具体的に解説されており、最新AI技術を深く理解したい開発者や研究者にとって、手早く、かつ分かりやすくまとめられた日本語の貴重な書籍です。"
"Pythonや機械学習の基礎知識がある読者向けに、大規模言語モデル（LLM）の理解を深めるための入門書。本書で解説されている内容を完全にマスターするには、前提知識の習得が不可欠ですが、LLMの最先端技術を学ぶための確かな指針となります。着実にステップアップしたい学習者におすすめです。"
"LLM（Large Language Model）を学びたいと考えている入門者向けに、プログラミングコードと共に学べる書籍です。本書を読むことで、LLMの基本的な仕組みを理解し、実際に手を動かしながらその能力を体験できます。ChatGPTのような最新技術の裏側にある理論を学び、LLMを活用したアプリケーション開発の第一歩を踏み出すことができます。"
「大規模言語モデル入門」と一緒に紹介されることが多い本
