直感ＬＬＭ―ハンズオンで動かして学ぶ大規模言語モデル入門

Ａｌａｍｍａｒ，Ｊａｙ/Ｇｒｏｏｔｅｎｄｏｒｓｔ，Ｍａａｒｔｅｎ【著】/中山 光樹【訳】

オライリー・ジャパン（2025/06発売）

• サイズ B5判／ページ数 424p／高さ 24cm
• 商品コード 9784814401154
• NDC分類 007.1
• Cコード C3055

出版社内容情報

LLM（大規模言語モデル）による自然言語処理をハンズオン形式で詳説！
急速に進化する大規模言語モデル（LLM）を、視覚的に理解しながら実践的に学べるハンズオンガイド。本書では、Jupyter Notebookやクラウド上で実際にモデルを動かしながら学ぶことができます。大規模言語モデルに欠かせないTransformerの仕組みをはじめ、要約、セマンティック検索、テキスト分類、クラスタリング、RAG（検索拡張生成）といった技術も、図解とともに直感的に理解できます。豊富なコード例と既存ライブラリの活用法を通じて、直感を重視したアプローチでLLMを学びたい読者に最適な一冊です。

内容説明

急速に進化する大規模言語モデル（ＬＬＭ）を、視覚的に理解しながら実践的に学べるハンズオンガイド。本書では、Ｊｕｐｙｔｅｒ　Ｎｏｔｅｂｏｏｋやクラウド上で実際にモデルを動かしながら学ぶことができます。大規模言語モデルに欠かせないＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒの仕組みをはじめ、要約、セマンティック検索、テキスト分類、クラスタリング、ＲＡＧ（検索拡張生成）といった技術も、図解とともに直感的に理解できます。豊富なコード例と既存ライブラリの活用法を通じて、直感を重視したアプローチでＬＬＭを学びたい読者に最適な一冊です。

目次

第１部　言語モデルの理解（入門　大規模言語モデル；トークンと埋め込み；大規模言語モデルの仕組み）
第２部　事前学習済み言語モデルの活用（テキスト分類；テキストクラスタリングとトピックモデリング；プロンプトエンジニアリング；高度なテキスト生成のテクニックとツール；セマンティック検索とＲＡＧ；マルチモーダルな大規模言語モデル）
第３部　言語モデルの学習とファインチューニング（テキスト埋め込みモデルの作成；分類モデルのファインチューニング；生成モデルのファインチューニング）

著者等紹介

アラマー，ジェイ［アラマー，ジェイ］ ［Ａｌａｍｍａｒ，Ｊａｙ］
Ｃｏｈｅｒｅ社のディレクター兼エンジニアリングフェロー。大規模言語モデルをＡＰＩとして提供する企業のＣｏｈｅｒｅ社で、企業や開発者コミュニティに対して言語モデルの使い方を教え、実際の業務に生かすための方法をアドバイスしている。人気のブロガーでもあり、「ＡＩ／ＭＬブログ」を通じて、何百万人もの研究者やエンジニアに機械学習ツールや概念をわかりやすく説明してきた。ブログ記事の内容は、基本的な技術（ＮｕｍＰｙやｐａｎｄａｓのようなパッケージのドキュメントに反映されるもの）から、最新の技術（Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｓ、ＢＥＲＴ、ＧＰＴ－３、Ｓｔａｂｌｅ　Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ）までさまざま。また、Ｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇ．ａｉやＵｄａｃｉｔｙで提供される人気の機械学習および自然言語処理コースの共同開発者でもある

グーテンダースト，マルテン［グーテンダースト，マルテン］ ［Ｇｒｏｏｔｅｎｄｏｒｓｔ，Ｍａａｒｔｅｎ］
オランダがんセンター（ＩＫＮＬ）のシニア臨床データサイエンティスト。組織心理学、臨床心理学、データサイエンスの修士号を持ち、その知識を生かして複雑な機械学習の概念を幅広い聴衆にわかりやすく伝えることが得意。ブログも人気があり、心理学の観点からＡＩの基本を解説する内容で、数百万人の読者にリーチしている。また、ＢＥＲＴｏｐｉｃ、ＰｏｌｙＦｕｚｚ、ＫｅｙＢＥＲＴなど、大規模言語モデルを活用したオープンソースパッケージの開発者兼メンテナーでもある。これらのパッケージは、世界中のデータ専門家や組織によって何百万回もダウンロードされている

中山光樹［ナカヤマヒロキ］
ＯＳＳデベロッパー。ＧｉｔＨｕｂ上で自然言語処理用の評価ツールやアノテーションツールをメンテナンスしている（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。

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。

[contradiction]

俺たちは雰囲気でLLMをやっている、これは良くないと思い読了。そもそもLLMは深層学習の極みのようなものだが、誤差逆伝播法のような基本的な事項はノーモーションで登場する。「直感」を名乗るには事前に必要な知識が多すぎるし、肝心のハンズオンが分量不足だ。 入門...？これがですか...？現在のLLMの応用範囲を広く浅くまとめるような感じで、とは呼べないと思う。しかし実際に入門するとなると数年かかるわけだが... あとは各自深く掘ってけよな！

2026/08/30

[kurokurumi]

LLMを実際に動かして、LLMの基礎から、学習、ファインチューニングを体験できるハンズオンが売りの本。内容は、私にとって難しかったが、LLMに必要とされる各種技術が細かく説明され、参考文献も記載されているため、教科書として最適である。前提知識が薄い私は、ハンズオンは行わず、内容も十分理解できなかったが、雰囲気だけでも感じ取ることができた。専門用語に触れることもでき、LLM導入を考える際に、事業者との会話で参考になるのではないかと考える。

2026/10/08

[すかい]

現代LLMの入門本としてわかりやすい。注意機構とは？量子化とは？ファインチューニングとは？みたいな基本からの取っ掛かりとして非常に良い。ただコードによる演習が多いので、読み物としてなら冗長かも

2026/07/08

[h t]

オライリーの本はコードが出てくるあたりでよくわからなくなってくるけど、まあ勉強した気になるのが大事だな

2026/05/16

[Q]

図でわかった気になるらしいLLM入門。図はたしかに多いけれど理解が促進されているとは言いがたい。transformersをはじめとして登場するPythonコードは多くのライブラリを使った短かいものなのでコードの最上位の読み方には参考になるかもしれない。かといって豊富なライブラリについて索引には載っておらずリファレンスとしての使い勝手も悪い。BERTなど理解できない単語に出会った時さっと辞書のように引いてみて図解から調べるのに有用な本なのだろう。

2026/04/20