大規模言語モデル入門Ⅱ | 誠品線上

大規模言語モデル入門Ⅱ

內容簡介

內容簡介 「大規模言語モデル入門」の続編です。「大規模言語モデル入門」は理論と実装のバランスをとって構成しましたが、本書では実装部分で扱い切れなかった話題を取り上げ、特に大規模言語モデルの評価と生成LLMに関連する解説を充実させます。「大規模言語モデル入門」の9章に続き、10章から始まります。10章では、後続する章で行う言語モデルの評価方法について解説します。自動評価と人手評価の2つの側面から、ベンチマーク、評価指標、具体的な評価ツールやデータセットなどを取り上げます。11から13章では、主に大規模言語モデルの性能を上げるためのトピックとして、指示チューニング、人間のフィードバックからの学習、RAGに焦点を当て、それぞれの実装方法、利用するデータセット、評価の方法について解説します。14章では大規模言語モデルの学習における並列・分散処理について詳しく解説します。大規模なデータを限られた計算資源で学習させるノウハウは多くのエンジニアにとって有益な情報となるでしょう。大規模言語モデルの性能を高めるための各トピックの実装とともに、それぞれの評価について理解できる一冊です。

作者介紹

作者介紹 山田育矢株式会社Studio Ousia チーフサイエンティスト・名古屋大学 客員教授・理化学研究所革新知能統合研究センター客員研究員2007年にStudio Ousiaを創業し、自然言語処理の技術開発に従事。2016年3月に慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科博士後期課程を修了し、博士(学術)を取得。大規模言語モデルLUKEの開発者。全体の監修と12章の一部の執筆を担当。鈴木正敏株式会社Studio Ousia ソフトウェアエンジニア・東北大学データ駆動科学・AI教育研究センター学術研究員2021年3月に東北大学大学院情報科学研究科博士後期課程を修了し、博士(情報科学)を取得。博士課程では質問応答の研究に従事。日本語質問応答のコンペティション「AI王」の実行委員。東北大学が公開している日本語BERTの開発者。第13章の執筆を担当。西川荘介LINEヤフー株式会社 自然言語処理エンジニア2022年3月に東京大学大学院情報理工学研究科修士課程を修了。現在は情報検索分野での言語処理に取り組む。第12章の執筆を担当。

商品規格

活動

• 6/20前 全站滿$3,000享9折
• 6/20前 全站滿$1,500享92折
• 6/20前 外文日｜單筆滿$1,200享9折