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LLM　大規模言語モデルが切り開く未来と実践

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本
AI技術の最前線である大規模言語モデル（LLM）の基礎から応用までを網羅した解説書です。LLMの仕組みであるTransformerアーキテクチャや学習方法をわかりやすく説明し、G…
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Hirokatsu

第4章 GPTシリーズの進化

概要本章では、GPT-1から最新のGPT-4に至るまで、OpenAIの大規模言語モデル（LLM）の進化を追います。GPTシリーズは、自然言語処理（NLP）やテキスト生成の分野で飛躍的な進展を遂げました。また、BERTやT5といった他のLLMとも比較し、それぞれの特徴や強みを明確にしながら、ビジネスや実際のプロジェクトでの応用方法についても解説します。AI時代におけるLLMの役割を深く理解し、その実践的な利用方法を学びましょう。

¥500
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第3章：LLMの訓練方法

概要本章では、LLM（大規模言語モデル）がどのように訓練されるのかを解説します。特に、モデルの訓練過程を大きく二つに分けた「事前学習」と「ファインチューニング」のプロセスを中心に説明します。これらの段階的な訓練手法が、LLMの性能を最大限に引き出すためにどれほど重要か、その仕組みを理解することが本章の目的です。また、自己教師あり学習がモデル訓練にどのように貢献するか、そして膨大なデータセットの活用がどのように行われるかについても触れていきます。 1. LLMの訓練プロセスL

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第2章 Transformerアーキテクチャの仕組み

概要この章では、LLM（大規模言語モデル）の基盤技術である「Transformer」アーキテクチャの詳細を解説します。Transformerは、自然言語処理において従来のRNNやLSTMを凌駕する革新的なモデルです。以下の主要な要素に焦点を当て、Transformerがどのように優れたパフォーマンスを実現するかを説明します。 記載されているような内容に関する本は、多くの自然言語処理（NLP）や機械学習関連の書籍で扱われています。以下は、Transformerアーキテクチャや

¥1,500
Hirokatsu

本書の内容について

概要本書を通じて、LLMの基礎知識を習得するだけでなく、その応用や実践的な利用方法も学ぶことができます。AI時代におけるLLMの役割を深く理解し、実際のプロジェクトやビジネスにどう活かすかを考える一助となることを願っています。 第1章 LLMとは何かLLMの基本概念を解説し、その仕組みや従来のNLPモデルとの違いを詳しく説明します。なぜLLMが今注目されているのか、その理由を理解するための導入章です。 第2章 Transformerアーキテクチャの仕組みLLMの基盤となっ

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第1章: LLMとは何か

概要第1章「LLMとは何か」では、大規模言語モデル（LLM）の基本的な概念を紹介し、従来の自然言語処理（NLP）モデルとの違いやLLMの特長を解説します。LLMが従来のNLP技術と比較していかに汎用性が高く、多様なタスクに対応できるかを説明し、Transformerアーキテクチャや自己教師あり学習などの基礎技術にも触れます。また、LLMが現在注目を集めている理由として、その自然なテキスト生成能力やゼロショット学習などの革新的な特徴を詳述します。

¥800
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