実践 LLMアプリケーション開発
プロトタイプを脱却し、実用的な実装に迫るための包括的な手引き (オライリー・ジャパン)
Suhas Pai, 金本 勝吉（監訳）, オライリー・ジャパン編集部（翻訳）オライリー・ジャパン400ページISBN 9784814401314
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- 2025年10月版読む予定本紹介 Zenn · Akasan · · いいね 1
生成AI関連の今月の読書予定として、9月27日に出版されたばかりの新刊を取り上げている。LLMを利用したアプリケーションではPoCがよく行われる一方、実践への応用にはある種のハードルがあり、それをどう突破するかが課題だと捉えている。その課題に対応するために刊行された本書を、これから読みたいとして課題図書に選んでいる。
この本について
LLMの原理から推論の最適化までを扱い、PoCの先にあるアプリケーション構築に必要な知識と手法を解説する。前半では、モデルの定義や歴史、プロンプティングに加え、事前学習データの準備と評価、トークン化、Transformerの構造や学習目的を説明する。後半では、用途に応じたモデル選択と評価、デコーディング、構造化出力、ファインチューニングとその発展手法を取り上げる。さらに、アライメント、強化学習、ハルシネーションへの対処、論理的推論を促す方法を扱い、推論時の計算量や処理を最適化する技術へ進む。LLMを利用するアプリケーションの試作から実用的な構築へ進みたい読者に向け、データやモデルの仕組みと、選択・調整・運用時に使う手法を一冊で学べる構成である。
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1部 LLMの構成要素
- 1章 イントロダクション
- 2章 事前学習（Pre-Training）データ
- 3章 語彙とトークン化
- 4章 アーキテクチャと学習目的
- 第2部 LLMの活用
- 5章 LLMをユースケースに合わせる
- 6章 ファインチューニング
- 7章 高度なファインチューニング手法
- 8章 アライメントと論理的推論
- 9章 推論の最適化
- 第3部 LLMアプリケーションのパラダイム
- 10章 LLMから外部ツールを利用する
- 11章 表現学習と埋め込み
- 12章 RAG
- 13章 デザインパターンとシステムアーキテクチャ