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
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★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
- 著者
- 出版社 講談社
- ジャンル
- レーベル ＫＳ情報科学専門書
- シリーズ 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
- 電子版配信開始日 2026/10/26
- ファイルサイズ - MB
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