つくりながら学ぶ!大規模言語モデル 自作入門

ＬＬＭ（大規模言語モデル）をスクラッチ開発で実装して生成ＡＩとディープラーニングの本質に触れよう！

目次 : １　大規模言語モデルを理解する/ ２　テキストデータの準備/ ３　Ａｔｔｅｎｔｉｏｎメカニズムのコーディング/ ４　テキストを生成するためのＧＰＴモデルを一から実装する/ ５　ラベルなしデータでの事前学習/ ６　分類のためのファインチューニング/ ７　指示に従うためのファインチューニング/ Ａ　ＰｙＴｏｒｃｈ入門/ Ｂ　参考資料/ Ｃ　練習問題の解答/ Ｄ　訓練ループに高度なテクニックを追加する/ Ｅ　ＬｏＲＡによるパラメータ効率のよいファインチューニング

【著者紹介】
SebastianRaschka : ＰｈＤ．セバスチャン・ラシュカ。機械学習とＡＩに１０年以上にわたって取り組んでいる。研究者であると同時に、教育にも強い情熱を傾けている。Ｐｙｔｈｏｎによる機械学習に関するベストセラー書籍やオープンソースへの貢献で知られている。Ｌｉｇｈｔｎｉｎｇ　ＡＩのスタッフリサーチエンジニアであり、ＬＬＭの実装と訓練に重点的に取り組んでいる。産業界に転身する前は、ウィスコンシン州立大学マディソン校の統計学の助教授を務めており、ディープラーニングの研究に精力的に取り組んでいた

巣籠悠輔 : 株式会社ＭＩＲＡ代表取締役、日本ディープラーニング協会有識者会員。医療ＡＩベンチャーを創業・ＣＴＯを務め、同社売却後は生成ＡＩ活用やＤＸ等の技術支援を大手企業・ベンチャー問わず行う。２０１８年にＦｏｒｂｅｓ　３０　Ｕｎｄｅｒ　３０　Ａｓｉａ　２０１８に選出（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）