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の表紙

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

Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf, 中山 光樹オライリー・ジャパン424ページISBN 9784873119953

自然言語処理タグで4位（16冊中）。Zenn・Qiitaなどの3記事で紹介（時点）。

紹介記事
3件
媒体別
Zenn 1・Qiita 2
初めての紹介
最新の紹介

この本を選ぶ前に

対象読者
機械学習や深層学習の基礎がある人 根拠: [2024年版] 読んでよかった本の紹介
出版年
（約4年前）
タグ内の順位
自然言語処理タグで4位（16冊中・紹介記事数の順）
注意点
代わりの本

自然言語処理タグで、この本より新しく紹介記事の多い本

対象読者・難易度・注意点は、紹介記事の内容をもとにAIがまとめたものです（根拠記事へのリンクつき）。出版年・順位・代わりの本は書誌と集計データから出しています。

紹介された時期

2023年から2025年にかけて、続けて紹介されています。最新は2025年6月です。

紹介している記事（3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。

  • システムエンジニアが知識ゼロから2年で人工知能学会で研究発表するまで Qiita · qOpenDev ·

    本書をHugging Faceで公開されているLLMモデルライブラリ「Transformers」の解説書として紹介している。自身の研究では、Hugging Face上で公開されているモデルを活用し、ViViTを使用したと述べる。本書の対象であるライブラリと研究で利用したモデルが、いずれもHugging Faceに関係するものとして挙げられている。

  • [2024年版] 読んでよかった本の紹介 Zenn · しゅんそく · · いいね 2

    理解まであと一歩の段階から次へ進むために本書を挙げ、特に理論とアーキテクチャの解説を高く評価している。実際に会う人にも勧めている一方、難しいという声も複数あるため、初めて読む本とは限らないとする。機械学習や深層学習の基礎を持つ人が、学びを積み重ねる中で力を得る本だと述べている。

  • O’REILLY Learning 日本語書籍 2022・2023年発売書籍で読めるもの一覧 Qiita · cloudsnow ·

この本について

Hugging Face Transformersを使い、Transformer系モデルを自然言語処理の課題に適用して学習・評価・推論する方法を扱う書籍である。前半ではエンコーダとデコーダ、アテンション、転移学習の仕組みを説明し、テキスト分類や多言語の固有表現認識を題材に、データセットとトークナイザーの扱い、モデルのファインチューニング、性能評価、エラー分析を学ぶ。続いて、テキスト生成のデコード、要約モデルの比較と評価、質問応答パイプラインの構築とドメイン適応を取り上げる。後半では知識蒸留、量子化、枝刈り、ONNX Runtimeによる推論の高速化に加え、ラベルがない場合や少ない場合の学習、多言語転移などを扱う。Hub、Tokenizers、Datasets、Accelerateを含むHugging Faceの関連ツールも紹介する。

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）

  1. 1章 入門Transformers
  2. 2章 テキスト分類
  3. 3章 Transformerの詳細
  4. 4章 多言語の固有表現認識
  5. 5章 テキスト生成
  6. 6章 要約
  7. 7章 質問応答
  8. 8章 Transformersの高速化
  9. 9章 ラベルのないまたは少ない状況への対応方法
  10. 10章 Transformerをゼロから学習する
  11. 11章 Transformerの未来