Llm本番システム構築ノウハウ 基礎から実装・運用の方法、アプリ構築の実例まで Impress Top Gear

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

【著者紹介】
クリストファー・ブルソー : 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

マシュー・シャープ : 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）