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★現代の自然言語処理技術を体系的に学べる入門書の決定版!★
Transformerはもちろん、MoEやマルチモーダルLLMなどの最新アーキテクチャ、高速化に必須のアクセラレータや分散学習、さらにLLMの推論設計、評価方法、安全性までを幅広く解説。
単に、LLMをブラックボックスとして利用するのではなく、その内部で何が起きているのかを根本から理解し、確かな知識の土台を築くことができる!
また、言葉だけでは捉えにくい原理やアルゴリズムを、豊富な図やイラストによって直感的に理解できる。
さらに、豊富なPython演習を通して、学んだ知識を実際に手を動かしながら確認でき、理解を着実に深められる。
【サポートサイト】
https://github.com/ryokan0123/nlp-illustrated
【目次】
第1章 自然言語処理の概要
第2章 確率的言語モデルの基礎
第3章 トークナイザの基礎
第4章 ニューラルネットワークの基礎
第5章 Transformer
第6章 アクセラレータと分散学習
第7章 LLMの学習
第8章 LLMの推論と活用
第9章 LLMの評価と安全性
第10章 マルチモーダルLLM
※アプリの閲覧環境は最新バージョンのものです。
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