出版社内容情報
【目次】
内容説明
本書では、大規模言語モデル（ＬＬＭ）を実装し、本番環境にデプロイするためのノウハウを解説。ＬＬＭの基本概念から、実装、デプロイ、運用、管理における複雑な課題とその解決策まで、包括的に取り上げます。まず、ＬＬＭの可能性と限界、自社構築か既存サービスかの判断基準などから始め、運用（ＬＬＭＯｐｓ）については具体的な課題への対策を解説。データエンジニアリングの重要性にも触れ、トレーニングやファインチューニングのほか、効果的なプロンプトエンジニアリングの手法も具体的に紹介。さらに、Ｌｌａｍａの再実装、ＡＩコーディング拡張機能の構築など、読者が自らの手で試せるようなサンプルプロジェクトを説明。本書は、ＬＬＭの可能性を最大限に引き出し、本番システムを成功に導くための必携の一冊となっています。
目次
第１章 言葉の覚醒：なぜＬＬＭは注目を浴びたのか
第２章 ＬＬＭ：言語モデリングの本質を探る
第３章 ＬＬＭＯｐｓ：ＬＬＭ向けのプラットフォームを構築する
第４章 ＬＬＭのためのデータエンジニアリング：成功へのステップ
第５章 ＬＬＭの訓練：生成モデルの作り方
第６章 ＬＬＭサービス実践ガイド
第７章 プロンプトエンジニアリング：プロンプトの魔術師になる
第８章 ＬＬＭアプリケーションの構築：インタラクティブな体験を作り出す
第９章 ＬＬＭプロジェクトの作成：Ｌｌａｍａ３を再実装する
第１０章 ＡＩによるコーディング支援プロジェクト：この機能がもっと早くほしかった
第１１章 Ｒａｓｐｂｅｒｒｙ Ｐｉでのデプロイ：限界に挑戦
第１２章 本番環境は絶えず変化する：物語はまだ始まったばかり
付録Ａ 言語学の歴史
付録Ｂ 人間のフィードバックによる強化学習
付録Ｃ マルチモーダル潜在空間
著者等紹介
ブルソー，クリストファー［ブルソー，クリストファー］ ［Ｂｒｏｕｓｓｅａｕ，Ｃｈｒｉｓｔｏｐｈｅｒ］
言語学とローカリゼーションに関する経歴を持つＪＰＭｏｒｇａｎＣｈａｓｅの機械学習エンジニア。特に国際的な言語情報に基づいた自然言語処理を専門とし、新興企業やフォーチュン５００社で機械学習やデータプロダクトを成功に導く
シャープ，マシュー［シャープ，マシュー］ ［Ｓｈａｒｐ，Ｍａｔｔｈｅｗ］
元データサイエンティストであり、ＭＬＯｐｓ（機械学習の設計から運用までのプロセス）の経験豊富なテクノロジーリーダー。スタートアップ企業から一流ハイテク企業まで、多くのデータプロジェクトを担当。本番環境での機械学習モデルのデプロイ／管理／スケーリングを専門とする（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
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- 和書
- 構造主義経済学の探究
