仕組みからわかる大規模言語モデル 生成AI時代のソフトウェア開発入門 電子書籍|翔泳社の本
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仕組みからわかる大規模言語モデル 生成AI時代のソフトウェア開発入門


形式:
電子書籍
発売日:
ISBN:
9784798185613
価格:
3,740(本体3,400円+税10%)
カテゴリ:
人工知能・機械学習
キーワード:
#プログラミング,#開発手法,#データ・データベース,#ビジネスIT
シリーズ:
AI & TECHNOLOGY
電子書籍

基礎からソフトウェア開発の入門まで、LLMを体系的に学びたい人のための必携書

本書は1冊で仕組みと開発手法を体系的に学べる、大規模言語モデル(LLM)を活用したソフトウェア開発の入門書です。

LLMは生成AI時代に欠かせない技術としてソフトウェア開発のあり方を大きく変えつつあり、あらゆる領域で応用可能な「知的エンジン」として進化しています。LangChainなどのフレームワークを用いてRAGを実装したり、マルチエージェントシステムを構築することでLLMの可能性がさらに広がります。

LLMを使いこなすには、Transformerの仕組み、学習プロセス、プロンプトエンジニアリングといった基礎知識を身につけることが欠かせません。本書ではこれらの技術を丁寧に解説し、オープンソースのLlama 3を解説することで、実用LLMをホワイトボックスとして活用できる視点を提供しています。

また、実践的なスキルが身につくようPythonによるコード例を豊富に掲載し、代表的なAPI(OpenAI API、Anthropic API、Gemini API)の利用方法を紹介。LangChainやLangGraphを用いた開発事例を通じて、応用可能なスキルを習得できるよう構成しています。

本書を通じてマルチモーダルLLMの仕組み、LangChainやLangGraphを活用したアプリケーション開発、マルチモーダルRAGやマルチエージェントシステムなどへの展開といった実践手法を身に付けられるでしょう。

【本書に必要なスキルや前提条件】
・Pythonの基本的な文法
・Pythonの環境構築方法

【目次】
第1章 Transformer
第2章 学習
第3章 プロンプトエンジニアリング
第4章 言語モデルAPI
第5章 LLMフレームワーク -LangChain-
第6章 マルチエージェントフレームワーク -LangGraph-
第7章 アプリケーション
Appendix

【著者プロフィール】奥田 勝己(おくだ かつみ)
三菱電機株式会社 先端技術総合研究所 主席研究員。東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了。博士(情報理工学)。2023年3月から2年間、マサチューセッツ工科大学(MIT)コンピュータ科学・人工知能研究所(CSAIL)にて客員研究員として、LLM(大規模言語モデル)を用いたコード最適化やプログラミング言語技術の研究に従事。企業では、プログラミング言語技術、コンパイラ、および組み込みシステムの研究開発に長年取り組む。その成果は、FA(ファクトリーオートメーション)システムや宇宙システムの高度化など、実際の製品やシステム開発に応用されている。

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
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(翔泳社)

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最終更新日:2025年03月13日
ページ数 内容 発生刷 書籍修正刷 電子書籍訂正 登録日
045
下から6行目
"A man bytes a dog."
"A man bites a dog."
1刷 2025.03.13
046
図1.3.7のグラフ内、x軸
深さ
次元
1刷 2025.03.13
109
6行目
ここでまず、Xについて考えましょう
ここでまず、Xについて考えましょう。
1刷 2025.03.13
197
2つ目の囲みの2行目と、そのすぐ下の本文
----- from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="claude-3-5-haiku-latest) -----  ここでは、モデルに"gemini-pro"、temperatureパラメータに0を指定しています。
----- from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-1.5-flash", temperature=0) -----  ここでは、モデルに"gemini-1.5-flash"、temperatureパラメータに0を指定しています。
1刷 2025.03.11