LLMタグで同率7位（24冊中）。Zenn・Qiitaなどの2記事で紹介（時点）。
- 紹介記事
- 2件
- 媒体別
- Zenn 1・Qiita 1
- 初めての紹介
- 最新の紹介
この本を選ぶ前に
- 出版年
- （約2年前）
- タグ内の順位
- LLMタグで同率7位（24冊中・紹介記事数の順）
この本の前後に読まれている本
紹介記事が「この本の前に」「この本の次に」と読む順番を書いた本です。件数はその順番を書いた記事の数で、並べただけの記事は数えていません。
この本の前に読まれた本
- 大規模言語モデル入門 記事1本
「前作の内容が前提となっているため、まずは1冊目から読み進めるのがおすすめです。」
Zennの記事（2026年）
紹介している記事（2件）
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。
- 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 · · いいね 5
前作を読んで実践的なことも知りたくなった人向けの続編として紹介している。作ったモデルの性能をどう測り、どう改善するかに絞った内容で、検索とAIの回答を組み合わせるRAGの章が「検索とAIがこうつながるのか」と腑に落ちたという。評価・チューニング・RAG・分散学習に進みたい人向けで、前作の内容が前提としている。
- 【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 · · いいね 125
前作の続きとして、文章を生成する大規模言語モデルの作り込みと評価を扱う本だと紹介している。評価の考え方や指標、指示に従わせる学習、人の好みに沿わせるRLHFなどの調整を数式とともに説明し、外部文書を参照するRAGや複数台での並列・分散学習にも触れるとしている。基礎を学んだ読者が実装と評価へ進む際の次の本と位置づけている。
この本について
生成型LLMの性能評価、指示チューニング、選好チューニング、RAG、分散並列学習を、理論と実装の両面から扱う書籍である。性能評価ではベンチマークやリーダーボード、自動評価の指標、LLMを使った評価を取り上げる。指示チューニングと選好チューニングでは、学習方法に加えて実装や、指示追従性能・安全性の評価を扱い、選好チューニングではRLHFとDPOを説明する。RAGではLangChainを用いたシステム構築や評価を扱い、AI王データセットによる指示チューニングも行う。分散並列学習ではデータ並列、DeepSpeed ZeRO、パイプライン並列、テンソル並列などの手法を説明し、Megatron-LMを用いたLlama 2の学習まで取り上げる。
出版社の内容紹介・目次と紹介記事をもとにAIが要約したものです。原文の転載ではありません。
目次（主な章）
出典: 出版社の書籍ページ （章の見出しのみ）
- 第10章 性能評価
- 第11章 指示チューニング
- 第12章 選好チューニング
- 第13章 RAG
- 第14章 分散並列学習