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
3,630円（本体 3,300円＋税10%）
- 品種名
- 書籍
- 発売日
- 2026/7/2
- ページ数
- 312
- サイズ
- B5変形判
- 著者
- Nicole Koenigstein 著/株式会社クイープ 訳
- ISBN
- 9784295024460
構造とコードを理解して的確に実装！
本書は、言語とマルチモーダルに対応した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。本書は、「Transformerの中核となる概念」から始まり、「生成系モデルのバリエーションと高度化」「マルチモーダルや小規模言語モデル」「LLMのトレーニング、最適化、スケーリング」といった実践的な応用へと進みます。Hugging FaceやvLLMのライブラリ等を使ったコード例を交えて解説します。
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著者紹介
■著者プロフィール
◎Nicole Koenigstein
著名なデータサイエンティスト兼定量分析研究者。リヒテンシュタインの資産運用会社ワイデン・キャピタルのチーフデータサイエンティスト兼AI・定量分析部門責任者を務めている。LLM研究への資金提供に関して欧州委員会（European Commission）の外部専門家を務めるほか、規制産業における生成AI（GenAI）の導入について助言を行うため、証券監督者国際機構（IOSCO）の外部専門家を務める。著書に『Math for Machine Learning』（Manning Publications）がある。
■訳者プロフィール
株式会社クイープ
コンピュータシステムの開発、ローカライズ、コンサルティングを手がけている。最近の訳書に『Pythonではじめるクリーンアーキテクチャ SOLID原則／ドメイン駆動設計／テスト駆動開発を実践』がある。そのほかに『LLM本番システム構築ノウハウ 基礎から実装・運用の方法、アプリ構築の実例まで』『Pythonライブラリによる因果推論・因果探索［概念と実践］因果機械学習の鍵を解く』などを翻訳（いずれもインプレス発行）。
目次
◆第1部 現代のTransformerモデルの基礎
第1章 Transformerがなぜ必要なのか
第2章 詳解Transformer
◆第2部 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
◆第3部 特化型のモデル
第6章 マルチモーダルモデル
第7章 効率的かつ特化型の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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