直感 LLM(チョッカンエルエルエム)

LLM (大規模言語モデル) による自然言語処理をハンズオン形式で詳説!
急速に進化する大規模言語モデル (LLM) を、視覚的に理解しながら実践的に学べるハンズオンガイド。本書では、 Jupyter Notebook やクラウド上で実際にモデルを動かしながら学ぶことができます。大規模言語モデルに欠かせない Transformer の仕組みをはじめ、要約、セマンティック検索、テキスト分類、クラスタリング、 RAG (検索拡張生成) といった技術も、図解とともに直感的に理解できます。豊富なコード例と既存ライブラリの活用法を通じて、直感を重視したアプローチで LLM を学びたい読者に最適な一冊です。

大規模言語モデル (LLM) は急速に応用が広がる一方で、その内部構造を正しく理解している人はまだ多くありません。本書は Jay Alammar と Maarten Grootendorst による原著 "Hands-On Large Language Models" の日本語版で、トークン化・埋め込み・ Transformer アーキテクチャ・ファインチューニングといった核心的な概念を、豊富なイラストとコード例で解き明かします。

原著者の 2 人は、ビジュアルによる機械学習の解説で国際的に知られています。本書でもその強みが発揮され、注意機構の計算がどう情報を取捨選択するのか、生成モデルと表現モデルが何を分担しているのかといった仕組みを、図を追うだけで直観的に掴める構成です。数式をすべて追わなくても読み進められる一方で、 Python によるハンズオンコードが要所に組み込まれているため、理論と実装を行き来しながら学べます。

LLM を API 経由で呼び出すだけでなく「中で何が起きているか」を説明できるようになりたいエンジニアや研究者にとって、理論書と実装書の中間を埋める稀有な位置づけの本です。