内容説明
生成ＡＩの生い立ちから原理や仕組みがわかる。画像／映像生成などマルチモーダルなＡＩの進化を紹介。各種プラグインやカスタムＧＰＴの利用法。企業のデータを活用したサービスや製品の開発と利用。プログラミング支援、最新の技術動向も解説。
目次
第１章 ＧＰＴで始まる大規模言語モデル時代
第２章 大規模言語モデルの学習
第３章 Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒモデルの仕組み
第４章 Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔの「Ｂｉｎｇ」と「Ｃｏｐｉｌｏｔ」
第５章 プラグインとカスタムＧＰＴ
第６章 カスタムＧＰＴと画像生成ＡＩ
第７章 ＣｈａｔＧＰＴ‐４ｏとＣｈａｔＧＰＴ Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅとｍｉｎｉ
第８章 インコンテキスト学習とファインチューニング
第９章 ＲＡＧとエンベディング
第１０章 プログラミング支援
第１１章 プロンプトの書き方
第１２章 いろいろな生成ＡＩを試してみる
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ドワンゴの提供する「読書メーター」によるものです。
たこ焼き
1
Chat GPTは国立国語研究所のデータを活用している。LLMは考えているのではなく連想ゲームを鍛え上げた人という感じ。日本語でも英語でも言語を超えたAIモデルがそれぞれの言語で答えるだけ。前の言葉を単純に伝言ゲームのように伝えながら次の出力を予測するのが回帰型ニューラルネットワーク。LSTMは短期記憶と長期記憶で分ける。前後の文脈を考えずに一気に全単語を分析し、単語の重み付けをすのがattentionモデル。RLHFで悪い言葉を省いている。文章は碁の勝ち負けと違って成功が曖昧なので人間の手助けが必要2025/09/23
k
1
浅く広く生成AIのことを記載している。知らない人には分からないところが多く、知ってる人からするとあまり参考にはならないのでは？と思う。これをマップとしてわからないところを調べるのが良いかな。2025/04/21
