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Amazon.co.jp ・本 (240ページ) / ISBN・EAN: 9784296071012
作品紹介・あらすじ
大規模言語モデル（LLM）はテキストを生成する技術であり、ChatGPTのような生成AIの核となる技術です。将来性が高いと言われるAI分野の中でも、LLMは特に注目されている分野と言えるでしょう。ただ、LLMに対する関心が高まる一方で、LLMを学び始めるハードルが高いと感じる方も多いようです。実際に、何から学べばよいかわからない、専門書は難しすぎて挫折してしまった、という声をよく耳にします。
そこで本書では、図や例をふんだんに取り入れ、LLMの基本的な仕組みから実践的な知識まで、ステップバイステップでわかりやすく解説します。本書の特徴は次の2点です。
1）LLMの仕組みを図で解説：多くの解説書ではLLMの説明に数式を使用します。本書では、数式は最小限にし、理系出身ではない人でも直感的に理解できる図解を中心に説明を行います。
2）詳細なコメント付きサンプルコード：LLMの仕組みを理解できた後は、簡単なコード実装（Python）を通じ理解を深めます。詳細なコメント付きコードを提供しますので、Python未経験でも基本的な処理の流れを理解できます。
感想・レビュー・書評
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大規模言語モデルってなんぞや、というところから、入門できた。開発実践編は潔く読み飛ばした。…入門したとは言えないかもしれない。いや、基礎っぽい用語（ファインチューニング、ヒューマンフィードバック、Transformer、パラメーター、Attention機構、とか）を知ることができたのだから大きな一歩だ。
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さすがに研究レベルの細かい理論は割愛されていますが、ファインチューニングを含めた基本的な部分は押さえられる本だと思います。
なお、サンプルコードでの対象サービスは Gemini で、Colab を利用してチュートリアルを実施していくイメージです。
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AI 勉強中でまだ知識は浅い私ですが、この本の説明・解説は分かりやすかったように思います。専門用語に悩むことなく、比較的平易な言葉で「何が」「どのように」動いているかが描かれており、理解の入り口としてとても適していると感じました。
加えて第11章・第12章では「プロンプトエンジニアリング」「良いプロンプトの作り方」「LLM の比較・選び方」といった実践的テーマが取り上げられており、私自身も「ここから活用できる」という手応えがありました。
ただし、途中でコードを実行しながら進める第8章～10章、13章あたりはあまり理解できていないかも。クリック操作しながら本の内容を追っていくだけなので、ソシャゲのチュートリアルみたいな、言われた通りに操作しているだけで身についている気がしない感覚でしょうか。この点だけが少しもったいなく感じました。
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LLMの基礎的な知識を得るためには役にたった。
また関連する用語やその背景にあるものも一定程度イメージでき、LLMの世界とその中で実現できることが自分の中で一定程度体系化された。
LLMを利用したプログラムはまだ実践できていないが、このようなものを用意してくれることで個人レベルでAIのアプリを構築するアプローチが体感できることもよい。読むだけで感覚は得ることができた。
技術的な面や背景にある理論、ロジック等を学ぶには専門書やネット情報等に委ねることにはなるが、とっかかりとしてAIで最も注目されている生成AIのLLMモデルの基礎知識を得るには秀逸な本であると感じた。
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誰でもわかるの通り、ササーッとわかる。
アテンション機構の説明わかりやすかったな〜おもろ。
反転の呪いとかも。
https://note.com/handsomemaskot/n/n3646416b2d59
超初心者向けからだが一通りのことがわかって良かった。
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