実践ＬＬＭアプリケーション開発　プロトタイプを脱却し、実用的な実装に迫るための包括的な手引き

大規模言語モデル（ＬＬＭ）を活用した実践的なアプリケーション開発へと繋がる、知識、テクニック、ツールの包括的な解説書。著者自身によるＬＬＭを用いた数々の実験と、８００本を超える論文の知見に基づき、モデルの構造や限界、活用手法、応用パターンを体系的に紹介することで、直感的な理解と応用力を身につけられるように構成されています。ＬＬＭがどんなデータを用いて、どんな目的で訓練されているかといった原理的な側面から、ファインチューニング、推論の最適化、ＲＡＧ（検索拡張生成）といった応用的な側面まで、ＰｏＣ（概念実証）から一歩踏み出したアプリケーションの構築を目指す方に気づきを与える一冊です。

LLMアプリ開発に必要な知識を実践的に学べる！
本書は、生成AIの中核をなす大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーション開発に必要な知識、テクニック、ツールなどについて包括的に解説する入門書です。モデルの構造や限界、活用手法、応用パターンを体系的に紹介し、プロトタイプから本番運用レベルへと導きます。80以上の演習問題と800本以上の論文を参照しながら、直感的理解と応用力を身につけられます。Pythonや機械学習の基礎知識があれば、開発経験の少ない方でも読み進められます。

目次

第１部　ＬＬＭの構成要素（イントロダクション
事前学習（Ｐｒｅ‐Ｔｒａｉｎｉｎｇ）データ
語彙とトークン化
アーキテクチャと学習目的）
第２部　ＬＬＭの活用（ＬＬＭをユースケースに合わせる
ファインチューニング
高度なファインチューニング手法
アライメントと論理的推論
推論の最適化）
第３部　ＬＬＭアプリケーションのパラダイム（ＬＬＭから外部ツールを利用する
表現学習と埋め込み
ＲＡＧ
デザインパターンとシステムアーキテクチャ）

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