ＣｈａｔＧＰＴ 大規模言語モデルの進化と応用 （ＡＩ／Ｄａｔａ Ｓｃｉｅｎｃｅ実務選書）新刊

大規模言語モデルの進化の過程を踏まえたうえで、ＣｈａｔＧＰＴの適用技術から応用の仕方、限界まで、重要ポイントを絞り込んで解説。マイクロソフトの関連サービスや機能も詳解。プログラムなどのダウンロードサービス付き。【「TRC MARC」の商品解説】

◆◆データサイエンティスト、AIの研究者・開発者に◆◆

◆◆役立つ実務情報を集約◆◆

ChatGPTの話題は巷に溢れていますが、多くはプロンプトの例示だったり、断片的・揮発的な技術情報だったりします。一方、本書はデータサイエンティストをはじめ、AIの研究者や開発者を対象とし、大規模言語モデルの進化の過程を踏まえたうえで、ChatGPTの適用技術、応用の仕方、限界まで、重要ポイントを絞り込んで解説。さらにマイクロソフトの関連サービスや機能を詳解します。

ChatGPTは大規模言語モデルの頂点にあり、進化の到達点に位置します。AIやNLPのパラダイムが転換しない限り、今後さらに大規模な言語モデルが登場しても、それはChatGPTの延長線上にあり、本書の内容は長く有効であり続けるでしょう。

●想定読者

本書は主に次のような方々に向けて書かれています。

・データサイエンティストの方々

・ChatGPTの仕組みや特徴を他のモデル作成に活かしたい方々

・構文解析や感情分析などの伝統的なNLPタスクに携わる方々

・深層学習による汎用大規模言語モデル、その応用先や評価に興味を持つAIの研究者



●前提とする知識

言語モデルの学習や推論、またコーパスから得られる単語や文のベクトル表現など、NLPの基本的な概念を理解していれば大丈夫です。数式に馴染みがあり、トランスフォーマーやBERTの知識や経験があれば一層結構ですが、本書の中でも説明しているので、必須ではありません。



●本書の特徴と工夫

本書は、理論と応用の両方を充実させました。

ChatGPTの背景や原理は、最新の理論に基づき体系的に整理しました。ミニChatGPTのサンプル開発やチューニングでは実際のコードを示し、手を動かしながら理解を深めることができます。また、データサイエンティストの方々には文系出身者も多いので、難易度が高い理論や数式は図説や脚注で補足しています。

応用面では、マイクロソフトのサービス実装など、実務に役立つ最新情報を提供。実際に直面する課題の解決や、応用先の拡大も図れるよう工夫しました。【商品解説】