大規模言語モデル入門

記事ごとの説明は、記事本文のうちこの本に触れた部分をAIが要約したもので、筆者の原文ではありません。

• エンジニアに読んで欲しい技術書90選 Qiita · S4nTo · 2023年10月 · いいね 1,890

  LLM（大規模言語モデル）を学びたい人向けの入門書として紹介し、プログラミングコードとともに手を動かしながら学べる点を挙げている。本文では、LLMの学習を始める際の本として位置づけ、コードを使って実際に手を動かしながら学ぶ形式であると説明している。

• 【読書の夏？】各分野のおすすめ技術書を75冊まとめてみた Qiita · miruky · 2026年6月 · いいね 125

  大規模言語モデルの考え方と作り方を理論・実装の両面から扱う入門書として紹介している。Transformerを土台に、文章を扱うモデルの基礎や、用途に応じたファインチューニングの手順を説明し、固有表現認識、要約、文章間の類似度比較、質問応答への応用も取り上げるとしている。日本語データで試せる実装例があり、自然言語処理を腰を据えて学びたい読者に向くと評価している。

• AI系の研究のために読んだ本メモ Zenn · T_Tsei · 2024年12月 · いいね 9

  本書をLLM界隈でよく取り上げられる2冊のうちの一つとして、もう一冊と並べて紹介している。両書について、Hugging Faceを用いた言語モデルの取り扱い方や、具体的なタスクの解き方が分かる内容だと説明する。また、図が豊富で分かりやすい点も評価しており、これらを二冊に共通する特徴として挙げている。

• 【本】生成AI関連のおすすめの本10選 Zenn · Shota.Takiyanagi · 2024年12月 · いいね 8

  技術的な理解を深めたい読者向けに、Google Colabを使って大規模言語モデルの構築や動作をプログラムから学べる本として紹介している。Hugging Face上のモデルを実際にファインチューニングしながら学べるため、モデルを何に使えそうかを直感的につかめる点を評価している。

• 2023年に買った生成AI関連の技術書15選 Zenn · yasuna · 2023年12月 · いいね 7

  言語モデルについて知る技術書の一つとして本書を挙げ、大規模言語モデル（LLM）で使われている技術の仕組みを理解するための本と紹介している。「入門」とあるものの、Pythonや機械学習の知識がある程度身についている人向けだとし、初学者への評価は星3つとしている。読むには前提知識が必要で、最終的には本書に書かれたことを理解できるようになりたいと述べている。

• 初学者が検索システム開発チームに挑むにあたり、参考にした書籍・動画まとめ Zenn · abe · 2026年9月 · いいね 5

  LLMの仕組みに関するモヤモヤを解消してくれた本として紹介している。理論とコードの両方から順に解説され、コードを動かしながら納得できたという。言葉をベクトルに変換して検索につなげる話が検索開発の土台になったとする。ニューラルネットワークの基礎知識とPythonの実装経験が前提で、まったくの初学者は機械学習の基礎を先に押さえるよう勧めている。

• 2025年5月版読んでいて良かった本紹介 Zenn · Akasan · 2025年5月 · いいね 1

  LLMが利用される機会が増える中、仕組みをロジックから理解し直す目的で、復習も兼ねて本書を読んでいる。大規模言語モデルに特化した入門書として、基礎的なTransformerの解説から派生モデルまで幅広く扱う点を紹介し、深層学習を体系的に扱う『深層学習 改訂第2版』と合わせて参考にするよう勧めている。

• システムエンジニアが知識ゼロから2年で人工知能学会で研究発表するまで Qiita · qOpenDev · 2025年6月

  Transformerモデルのアルゴリズムを理解するために本書を読んだとしている。研究で活用する動画認識モデルはTransformerから派生しており、対象は動画でもアルゴリズムの本質は同じだという。数行の数式で表せるTransformerの数学的アルゴリズムも、その意味を理解するのは難儀であり、本書での理解が研究に役立ったと述べている。