誰でもわかる大規模言語モデル入門

著者名：末次拓斗【著】

日経BP（2024/11発売）

• ISBN：9784296071012

内容説明

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

　大規模言語モデル（LLM）はテキストを生成する技術であり、ChatGPTのような生成AIの核となる技術です。将来性が高いと言われるAI分野の中でも、LLMは特に注目されている分野と言えるでしょう。ただ、LLMに対する関心が高まる一方で、LLMを学び始めるハードルが高いと感じる方も多いようです。実際に、何から学べばよいかわからない、専門書は難しすぎて挫折してしまった、という声をよく耳にします。
　そこで本書では、図や例をふんだんに取り入れ、LLMの基本的な仕組みから実践的な知識まで、ステップバイステップでわかりやすく解説します。本書の特徴は次の2点です。
1）LLMの仕組みを図で解説：多くの解説書ではLLMの説明に数式を使用します。本書では、数式は最小限にし、理系出身ではない人でも直感的に理解できる図解を中心に説明を行います。
2）詳細なコメント付きサンプルコード：LLMの仕組みを理解できた後は、簡単なコード実装（Python）を通じ理解を深めます。詳細なコメント付きコードを提供しますので、Python未経験でも基本的な処理の流れを理解できます。

目次

第1部 大規模言語モデル（LLM）の前提知識
第1章 LLMの基礎知識と学ぶメリット
第2章 大規模言語モデルの「大規模」と「言語モデル」とは
第2部 LLMの仕組みを理解する
第3章 LLMの内部構造
第4章 LLMのパラメータと学習
第5章 事前学習
第6章 ファインチューニングとヒューマンフィードバック
第7章 LLMにおけるTransformer
第3部 PythonでLLMアプリを作成する
第8章 LLMを動かしてみよう
第9章 LLMを使用したレビュー分析プログラムの開発
第10章 LLMプログラムの評価とファインチューニングによる改善
第4部 知っておきたいLLMアプリ開発の知識
第11章 プロンプトエンジニアリング｜良いプロンプトを見つける方法
第12章 LLMの比較方法と選び方
第13章 LangChainを使った発展的な実装

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[mitsu]

最近、LLMに関して知りたくなり、本書を図書館で借りて読みました。内容的にはサンプルプログラム等もありわかりやすいと思います。より詳しく知りたい人にはWebなどで色々と調べる手助けにもなったので良かったです。

2025/05/04

[田中ァ]

LLMとは何なのか、という概念を学ぶことができた。 LLM自体の実装など深い話はなく、抽象化された絵を用いて説明されているため、最初の1冊としては良かった。 この書籍を読んで何がしたいかを考え、必要に応じて実装の書籍を購入するかドキュメントを読み解くかする必要があると思われる。 2025年5月時点では満足する内容だったが発展スピードが非常に早いので、気になるようであれば早めに読んだ方が満足できそう。

2025/05/17

[Q]

LLM概説本。ローカルLLMの解説はほとんどなかった。苦手意識があったTransformerの図がなんとなく理解できて良かった。

2025/06/18