ゼロから作るDeep Learning ❻ ―LLM編
斎藤 康毅オライリー・ジャパン384ページISBN 9784814401611
LLMタグで同率13位(23冊中)。Zenn・Qiitaなどの1記事で紹介(時点)。
- 紹介記事
- 1件
- 媒体別
- Qiita 1
- 初めての紹介
- 最新の紹介
この本を選ぶ前に
- 出版年
- (1年以内)
- タグ内の順位
- LLMタグで同率13位(23冊中・紹介記事数の順)
紹介している記事(1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。
- 【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
大規模言語モデルをなるべく自分のコードで組み立てて学ぶ本だと紹介している。トークナイザ、Transformer、事前学習、応答を整える調整へ段階的に進み、簡単なボットを少しずつ作る構成という。ライブラリに頼りきらず中身を理解したい人に向き、Pythonの基礎がある読者を想定している。
この本について
大規模言語モデルの仕組みを、Pythonでコードを組み立てながら学ぶ本である。トークナイザ、Transformer、事前学習、応答を整える調整へと段階的に進み、簡単なボットを少しずつ作る構成である。ライブラリに頼りきらず、処理の中身を理解したい読者に向く。Pythonの基礎がある読者を想定している。
紹介記事と書誌情報をもとにAIが要約したものです。原文の転載ではありません。