イラストで学ぶ　自然言語処理　大規模言語モデルへの最短コース

★現代の自然言語処理技術を体系的に学べる入門書の決定版！★

Transformerはもちろん、MoEやマルチモーダルLLMなどの最新アーキテクチャ、高速化に必須のアクセラレータや分散学習、さらにLLMの推論設計、評価方法、安全性までを幅広く解説。

単に、LLMをブラックボックスとして利用するのではなく、その内部で何が起きているのかを根本から理解し、確かな知識の土台を築くことができる！

また、言葉だけでは捉えにくい原理やアルゴリズムを、豊富な図やイラストによって直感的に理解できる。

さらに、豊富なPython演習を通して、学んだ知識を実際に手を動かしながら確認でき、理解を着実に深められる。

【サポートサイト】
https://github.com/ryokan0123/nlp-illustrated

【目次】
第1章　自然言語処理の概要
第2章　確率的言語モデルの基礎
第3章　トークナイザの基礎
第4章　ニューラルネットワークの基礎
第5章　Transformer
第6章　アクセラレータと分散学習
第7章　LLMの学習
第8章　LLMの推論と活用
第9章　LLMの評価と安全性
第10章　マルチモーダルLLM

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