モダンTransformer モデルの内部構造から、マルチモーダル/RAG/SLMの実装と最適化まで 電子書籍版

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  専門書　コンピューターimpress top gearシリーズ

  作品内容

  LLM/エージェントの基盤技術を習得できる！実プロジェクトで使いこなすためのモデルの構造からコーディングの実践まで。本書では、現代的なTransformerモデルの内部構造から、コードを交えた実践テクニックまでを解説。Transformerモデルを実際のプロジェクトで使いこなすための確固たる基盤技術を習得したい方に格好の一冊です。取り上げるモデルは、Llama 4/Gemma 3世代を中心に、言語を含むマルチモーダルに対応したものであり、Gemma 4についても説明を補足しています。また、Hugging FaceやvLLMのライブラリ等を使った実際のコード例を交えて解説。主要なテーマは次のとおりです。◆Transformerモデルの基礎◆Transformerがなぜそのように設計されているのか、そしてどのように機能するのかを学びます。また、エンコーダースタックとデコーダースタックを含む完全なアーキテクチャを探求します。◆生成系モデルのバリエーションと高度化◆デコーダーのみ、エンコーダーのみ、Mixture-of-Expertsなど、アーキテクチャの主要なバリエーションについて説明した後、テキスト生成戦略とプロンプト技術のパターンといったLLMの推論能力を高度化していく手法を取り上げます。◆生成系モデルによるシステム◆人間の好みに合わせる選好アライメント、そして検索拡張生成（RAG）などにフォーカスしたシステム構築手法を示します。◆マルチモーダルと小規模言語モデル◆マルチモーダルモデルを支える中核技術のほか、マルチモーダルRAGについて説明。また、SLM（小規模言語モデル）についてファインチューニングのケーススタディを解説し、エージェントとしてどのように機能するかも示します。◆LLMの活用◆LLMのトレーニング、QLoRAなどのファインチューニング、評価手法を取り上げます。その後、枝刈り、蒸留、推論の最適化、FlashAttentionなど、最適化とスケーリングについて探索します。最後に、バイアス検出、透明性と説明性のツールといった倫理・責任あるAIへの手法を説明します。※本書は『Transformers in Action』（Manning Publications）の翻訳書です。■本書の構成◆Part1　現代のTransformerモデルの基礎第1章　Transformerはなぜ必要か第2章　詳解Transformer◆Part2　生成系Transformer第3章　モデルファミリとアーキテクチャのバリエーション第4章　テキスト生成戦略とプロンプティングテクニック第5章　選好アライメントとRAG◆Part3　専門化されたモデル第6章　マルチモーダルモデル第7章　効率的な特化型SLM第8章　LLMの訓練と評価第9章　LLMの最適化とスケーリング第10章　倫理的かつ責任あるLLM

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