図解即戦力　ChatGPTのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書

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◆ChatGPTのしくみがよくわかる◆
ChatGPTの登場によってAIが身近に感じられるようになりました。AIを使いこなすことによって生活が豊かになる、そんな未来がすぐそこまできています。本書では、「大規模言語モデル」の基本から「トランスフォーマー」や「APIを使ったAI開発」まで、ChatGPTを支える技術を図を交えながら詳しく解説しています。

■こんな方におすすめ
・ChatGPTや大規模言語処理について知りたい人

■目次
●1章 ChatGPT
・01 ChatGPTとは
・02 ChatGPTの便利な機能
・03 プロンプトエンジニアリング
・04 ChatGPTのエンジン（大規模言語モデル）
・05 GPTs（AIのカスタマイズ機能）
・06 ChatGPT以外のAIチャットサービス
・07 AIチャットの利用における注意点
●2章人工知能
・08 AI（人工知能）
・09 AIの歴史
・10 生成AIと汎用人工知能
●3章機械学習と深層学習
・11 機械学習
・12 ニューラルネットワーク
・13 ニューラルネットワークの学習
・14 正則化
・15 コンピュータで数値を扱う方法
・16 量子化
・17 GPUを使った深層学習
●4章自然言語処理
・18 自然言語処理
・19 文字と文字コード
・20 単語とトークン
・21 トークナイザー
・22 Word2Vec
・23 埋め込みベクトル
●5章大規模言語モデル
・24 言語モデル
・25 大規模言語モデル
・26 ニューラルネットワークの汎用性と基盤モデル
・27 スケーリング則と創発性
・28 言語モデルによるテキスト生成の仕組み
・29 テキスト生成の戦略
・30 言語モデルによるAIチャット
・31 ローカルLLM
・32 大規模言語モデルのライセンス
・33 大規模言語モデルの評価
・34 大規模言語モデルの学習～事前学習～
・35 大規模言語モデルの学習～ファインチューニング～
・36 コンテキスト内学習
●6章トランスフォーマー
・37 回帰型ニューラルネットワーク（RNN）
・38 注意機構（Attention）
・39 注意機構の計算
・40 トランスフォーマー（Transformer）
・41 BERT
・42 GPT（Generative Pretrained Transformer）
●7章 APIを使ったAI開発
・43 OpenAI APIの利用
・44 テキスト生成API（Completion API等）
・45 OpenAI APIの料金
・46 テキスト生成APIに指定するパラメータ
・47 テキスト生成APIと外部ツールの連携～Function Calling～
・48 埋め込みベクトル生成APIと規約違反チェックAPI
・49 OpenAI以外の大規模言語モデルAPIサービス
・50 Retrieval Augmented Generation（RAG）
●8章大規模言語モデルの影響
・51 生成AIのリスクとセキュリティ
・52 AIの偏りとアライメント
・53 ハルシネーション（幻覚）
・54 AIの民主化
・55 大規模言語モデルの多言語対応
・56 AIと哲学

■著者プロフィール
中谷秀洋：サイボウズ・ラボ（株）所属。子供のころからプログラムと小説を書き、現在は機械学習や自然言語処理、LLMを中心とした研究開発に携わる。著書に『［プログラミング体感まんが］ぺたスクリプト ── もしもプログラミングできるシールがあったなら』『わけがわかる機械学習 ── 現実の問題を解くために、しくみを理解する』（ともに技術評論社）がある。