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 電子書籍版

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  専門書　コンピューターＫＳ情報科学専門書

  作品内容

  ★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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