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。

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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の基盤となっている「Transformer」アーキテクチャの詳細を解説します。自己注意メカニズムやマルチヘッドアテンションがどのようにテキストを処理し、優れたパフォーマンスを生み出すのかを紹介します。

第3章 LLMの訓練方法

LLMがどのように訓練されるのか、事前学習とファインチューニングの2段階のプロセスを中心に解説します。自己教師あり学習のメリットや、膨大なデータセットがどのように利用されるかを探ります。

第4章 GPTシリーズの進化

GPT-1からGPT-4まで、OpenAIの大規模言語モデルの進化の過程を追います。また、BERTやT5といった他の代表的なLLMとの比較を行い、それぞれの特徴を明確にします。

第5章 LLMの実世界での応用

LLMがどのように実生活で活用されているか、具体的な事例をもとに紹介します。チャットボット、テキスト生成、プログラム生成、医療分野など、幅広い応用例を取り上げます。

第6章 LLMの限界と課題

LLMが抱える技術的な限界や、倫理的・社会的な課題について解説します。バイアスの問題や、エネルギー効率、プライバシー問題、そして誤情報生成のリスクを検討します。

第7章 未来のLLMと技術の展望

LLMの今後の発展に焦点を当てます。モデルの効率化やマルチモーダルAIの可能性、さらには持続可能性に配慮した技術の進展について紹介します。

第8章 LLMを使ったプロジェクトの実践

LLMを活用したプロジェクトの立ち上げ方や、実際の導入ステップを具体的に説明します。コンテンツ生成やビジネス活用に向けたノウハウも提供します。

第9章 LLMの倫理と規制の未来

LLM技術が抱える倫理的な問題や、社会的な規制に関する最新の動向を紹介します。透明性の確保や公平性を担保するための取り組みについても触れ、持続可能なAI技術のあり方を考察します。