• 本

実践LLMアプリケーション開発 プロトタイプを脱却し、実用的な実装に迫るための包括的な手引き

出版社名 オライリー・ジャパン
出版年月 2025年9月
ISBNコード 978-4-8144-0131-4
4-8144-0131-0
税込価格 4,620円
頁数・縦 372P 24cm

商品内容

要旨

大規模言語モデル(LLM)を活用した実践的なアプリケーション開発へと繋がる、知識、テクニック、ツールの包括的な解説書。著者自身によるLLMを用いた数々の実験と、800本を超える論文の知見に基づき、モデルの構造や限界、活用手法、応用パターンを体系的に紹介することで、直感的な理解と応用力を身につけられるように構成されています。LLMがどんなデータを用いて、どんな目的で訓練されているかといった原理的な側面から、ファインチューニング、推論の最適化、RAG(検索拡張生成)といった応用的な側面まで、PoC(概念実証)から一歩踏み出したアプリケーションの構築を目指す方に気づきを与える一冊です。

目次

第1部 LLMの構成要素(イントロダクション
事前学習(Pre‐Training)データ
語彙とトークン化
アーキテクチャと学習目的)
第2部 LLMの活用(LLMをユースケースに合わせる
ファインチューニング
高度なファインチューニング手法
アライメントと論理的推論
推論の最適化)
第3部 LLMアプリケーションのパラダイム(LLMから外部ツールを利用する
表現学習と埋め込み
RAG
デザインパターンとシステムアーキテクチャ)

出版社・メーカーコメント

LLMアプリ開発に必要な知識を実践的に学べる!本書は、生成AIの中核をなす大規模言語モデル(LLM)を活用したアプリケーション開発に必要な知識、テクニック、ツールなどについて包括的に解説する入門書です。モデルの構造や限界、活用手法、応用パターンを体系的に紹介し、プロトタイプから本番運用レベルへと導きます。80以上の演習問題と800本以上の論文を参照しながら、直感的理解と応用力を身につけられます。Pythonや機械学習の基礎知識があれば、開発経験の少ない方でも読み進められます。

著者紹介

パイ,スハス (パイ,スハス)   Pai,Suhas
10年以上にわたりテック業界で活躍してきた経験豊富な機械学習研究者。2020年からは、Y Combinatorの支援を受けたAI&フィンテック系スタートアップHudson Labsの共同創業者、CTO、機械学習研究責任者を務めている。Hudson Labsでは、ドメイン適応型LLM、テキストランキング、表現学習において複数の革新的な技術を開発し、同社製品の中核機能を支える。オープンソースLLMの開発にも貢献しており、BLOOM LLMプロジェクトの一環としてBigScienceのプライバシーワーキンググループで共同リードを務めた。機械学習コミュニティにも積極的に関与しており、2021年以降、トロント機械学習サミット(Toronto Machine Learning Summit:TMLS)の議長を務め、世界各地のAIカンファレンスで講演を行っている。また、NLP分野の最新研究を扱うセミナーも定期的に主催
金本 勝吉 (カネモト カツヨシ)  
2004年にソニーに入社後、推薦システムや操作ログ分析、音声システム向け自然言語処理や検索技術の研究開発に従事。2018年からはベルシステム24との共同研究プロジェクトに参画し、カスタマーサポート領域における検索技術、ナレッジ作成、要約の研究開発を手掛ける。2024年には、日本語のクイズを用いた質問応答のコンペティション「AI王」第4回の早押し解答部門にて優勝。同年10月より、リンカーズ株式会社にて、SaaS型ビジネスマッチングの研究開発に取り組んでいる(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)