機械学習エンジニアのためのTransformers ―最先端の自然言語処理ライブラリによるモデル開発

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。