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

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。

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。

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）

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