※商品画像はイメージや仮デザインが含まれている場合があります。帯の有無など実際と異なる場合があります。著者山田育矢(監修) 著鈴木正敏(著) 山田康輔(著)出版社技術評論社発売日2023年08月ISBN9784297136338ページ数321Pキーワードだいきぼげんごもでるにゆうもん ダイキボゲンゴモデルニユウモン やまだ いくや すずき まさと ヤマダ イクヤ スズキ マサト9784297136338内容紹介ChatGPTに代表される大規模言語モデルが自然言語処理の幅広いタスクで高い性能を獲得し、大きな話題となっています。大規模言語モデルは、大規模なテキストデータで訓練された大規模なパラメータで構成されるニューラルネットワークです。2020年以降、自然言語処理や機械学習の知見をもとに、パラメータ数とテキストデータの拡大により、性能が飛躍的に向上しました。Hugging Face社の"transformers"というPythonライブラリを利用することで、プログラミングの経験があれば、モデルの操作やデータからの学習がかんたんにできます。モデルを訓練するための日本語もしくは日本語を含む多言語のデータセットも充実してきており、すぐに業務に使える実用的なモデルを作ることが可能な時代がやってきました。本書は、大規模言語モデルの理論と実装の両方を解説した入門書です。大規模言語モデルの技術や自然言語処理の課題について理解し、実際の問題に対処できるようになることを目指しています。以下のような構成によって、理論とプログラミングの双方の側面から、大規模言語モデルに関する情報を提供します。第1章 はじめに第2章 Transformer第3章 大規模言語モデルの基礎第4章 大規模言語モデルの進展第5章 大規模言語モデルのファインチューニング第6章 固有表現認識第7章 要約生成第8章 文埋め込み第9章 質問応答システム※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次第1章 はじめに/第2章 Transformer/第3章 大規模言語モデルの基礎/第4章 大規模言語モデルの進展/第5章 大規模言語モデルのファインチューニング/第6章 固有表現認識/第7章 要約生成/第8章 文埋め込み/第9章 質問応答