Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf, 中山 光樹
出版日: 2022/8/5
出版社: オライリージャパン
ページ数: 424ページ
最終更新: 2025年6月30日
人気スコア: 137
本書は、自然言語処理（NLP）分野で急速に普及しているTransformerアーキテクチャと「Hugging Face Transformers」ライブラリを、機械学習エンジニアが実務で活用するための実践的なガイドです。Hugging Faceの開発者自身が執筆しており、最新の大規模言語モデル（LLM）の学習方法から、テキスト分類、固有表現認識、テキスト生成、要約、質問応答といった多様なNLPタスクへの応用、さらにモデルの高速化（蒸留、量子化、枝刈り、ONNX Runtime）や、データが少ない状況でも有効なゼロショット・少数事例学習、多言語転移、ドメイン適応といった高度なテクニックまで網羅しています。単なるライブラリの解説にとどまらず、これらの最新技術を実務にどう落とし込み、課題解決に繋げるかを具体的に学べる点が本書の最大の強みです。NLPプロジェクトを推進するエンジニアや、最先端のAI技術をビジネスで活用したいと考えている方にとって、必読の一冊と言えるでしょう。
"Hugging FaceのLLMモデルライブラリ「Transformers」の解説書。研究で利用したViViTモデルもHugging Faceのライブラリを活用しており、実践的な利用法を学べる。大規模言語モデル（LLM）や自然言語処理（NLP）の分野で、最新のモデルを効率的に扱いたい機械学習エンジニアや研究者にとって、必須の知識を提供する。本書を参考に、実用的なAIアプリケーション開発を進められる。"
"理論とアーキテクチャ解説が秀逸で、深層学習の理解を後一歩進めたいエンジニアに最適です。特に、既存の知識に積み重ねることで威力を発揮し、最先端の自然言語処理ライブラリを用いたモデル開発の実践的なノウハウが詰まっています。ただし、ある程度の機械学習・深層学習のバックグラウンドが前提となります。"
"自然言語処理分野でブレークスルーを起こしたTransformerモデルについて、その仕組みから実践的な応用までを徹底解説。Attention機構、Encoder-Decoderモデル、BERT、GPTなどの詳細なアーキテクチャを理解し、最新のNLPタスクに応用するための知識とスキルが習得できる。機械学習エンジニアが最先端のNLP技術を使いこなすために必須の一冊。"