大規模言語モデル入門II-生成型llmの実装と評価

目次 : 第１０章　性能評価（モデルの性能評価とは/ 評価指標を用いた自動評価/ ＬＬＭを用いた自動評価）/ 第１１章　指示チューニング（指示チューニングとは/ 指示チューニングの実装/ 指示チューニングしたモデルの評価）/ 第１２章　選好チューニング（選好チューニングとは/ 選好チューニングの実装/ 選好チューニングの評価）/ 第１３章　ＲＡＧ（ＲＡＧとは/ 基本的なＲＡＧのシステムの実装/ ＲＡＧ向けにＬＬＭをチューニングする/ ＲＡＧの性能評価）/ 第１４章　分散並列学習（分散並列学習とは/ さまざまな分散並列学習手法/ ＬＬＭの分散並列学習）

【著者紹介】
山田育矢 : 株式会社Ｓｔｕｄｉｏ　Ｏｕｓｉａチーフサイエンティスト・名古屋大学客員教授・理化学研究所ＡＩＰ客員研究員２００７年にＳｔｕｄｉｏ　Ｏｕｓｉａを創業し、自然言語処理の技術開発に従事。２０１６年３月に慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科博士後期課程を修了し、博士（学術）を取得。大規模言語モデルＬＵＫＥの開発者

鈴木正敏 : 株式会社Ｓｔｕｄｉｏ　Ｏｕｓｉａソフトウェアエンジニア・東北大学データ駆動科学・ＡＩ教育研究センター学術研究員。２０２１年３月に東北大学大学院情報科学研究科博士後期課程を修了し、博士（情報科学）を取得。博士課程では質問応答の研究に従事。日本語質問応答のコンペティション「ＡＩ王」の実行委員。東北大学が公開している日本語ＢＥＲＴの開発者

西川荘介 : ＬＩＮＥヤフー株式会社自然言語処理エンジニア。２０２２年３月に東京大学大学院情報理工学研究科修士課程を修了。現在は情報検索分野での言語処理に取り組む

藤井一喜 : 東京工業大学情報工学系修士１年・Ｔｕｒｉｎｇ株式会社嘱託研究員。学士、修士課程では大規模モデルの分散並列学習に従事。ｌｌｍ‐ｕｐ、Ｓｗａｌｌｏｗ　Ｐｒｏｊｅｃｔにて日本語大規模言語モデルの事前学習を担当

山田康輔 : 株式会社サイバーエージェントＡＩ　Ｌａｂリサーチサイエンティスト・名古屋大学大学院情報学研究科協力研究員。２０２４年３月名古屋大学情報学研究科博士後期課程を修了し、博士（情報学）を取得。２０２４年４月より現職。博士後期課程では自然言語処理、特にフレーム意味論に関する研究に従事（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）