大規模言語モデル入門II～生成型LLMの実装と評価

著者著者/監修：山田育矢 , 著者：鈴木正敏 , 著者：西川荘介 , 著者：藤井一喜 , 著者：山田康輔 , 著者：李凌寒

「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...

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税込 3,300 円 30pt

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商品説明

「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。11～13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。

■こんな方におすすめ
・大規模言語モデルに興味のあるエンジニア，研究者

■目次

第10章性能評価
10.1 モデルの性能評価とは
10.2 評価指標を用いた自動評価
10.3 LLM を用いた自動評価

第11章指示チューニング
11.1 指示チューニングとは
11.2 指示チューニングの実装
11.3 指示チューニングしたモデルの評価

第12章選好チューニング
12.1 選好チューニングとは
12.2 選好チューニングの実装
12.3 選好チューニングの評価

第13章 RAG
13.1 RAGとは
13.2 基本的なRAGのシステムの実装
13.3 RAG向けにLLMを指示チューニングする
13.4 RAGの性能評価

第14章分散並列学習
14.1 分散並列学習とは
14.2 さまざまな分散並列学習手法
14.3 LLMの分散並列学習