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    ＮｉｃｏｌｅＫｏｅｎｉｇｓｔｅｉｎ
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【図書】 モダンＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ

モデルの内部構造から、マルチモーダル　ＲＡＧ　ＳＬＭの実装と最適化まで -- ＩＭＰＲＥＳＳ　ＴＯＰ　ＧＥＡＲ --
Ｎｉｃｏｌｅ　Ｋｏｅｎｉｇｓｔｅｉｎ ／著, クイープ ／訳   -- インプレス -- ２０２６．７ -- ２４ｃｍ -- ２８９ｐ

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タイトル モダンＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ
副書名 モデルの内部構造から、マルチモーダル　ＲＡＧ　ＳＬＭの実装と最適化まで
シリーズ名 ＩＭＰＲＥＳＳ　ＴＯＰ　ＧＥＡＲ
著者名等 Ｎｉｃｏｌｅ　Ｋｏｅｎｉｇｓｔｅｉｎ ／著, クイープ ／訳  
出版 インプレス ２０２６．７
大きさ等 ２４ｃｍ ２８９ｐ
分類 007.636
件名 自然言語処理 , プログラミング（コンピュータ）
注記 原タイトル：Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｓ　ｉｎ　Ａｃｔｉｏｎ
注記 索引あり
注記 サンプルデータダウンロード
著者紹介 【Ｎｉｃｏｌｅ　Ｋｏｅｎｉｇｓｔｅｉｎ】著名なデータサイエンティスト兼定量分析研究者。リヒテンシュタインの資産運用会社ワイデン・キャピタルのチーフデータサイエンティスト兼ＡＩ・定量分析部門責任者を務める。欧州委員会の外部専門家であり、証券監督者国際機構（ＩＯＳＣＯ）の外部専門家も務める。（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
要旨 本書では、現代的なＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒモデルの基礎概念から応用・実装のテクニックまでを解説。実際のプロジェクトでＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒモデルを使いこなすための確固たる基盤技術を習得したい方に格好の一冊となっています。最初は、Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒモデルの基礎として、エンコーダーやデコーダーを含むアーキテクチャと機能の仕組みを解説。以降は生成系モデルにフォーカスし、まずＭｏＥ（Ｍｉｘｔｕｒｅ　ｏｆ　Ｅｘｐｅｒｔｓ）などの主要な派生アーキテクチャや、プロンプト技術による推論能力の高度化を学びます。次に、人間の好みに合わせる選好アライメントやＲＡＧ（検索拡張生成）を用いたシステム構築、マルチモーダルモデルの中核技術とＲＡＧへの応用、ＳＬＭ（小規模言語モデル）のファインチューニングやエージェント機能といった実践的な知識を提供します。最後に、トレーニング、ＱＬｏＲＡ（メモリ使用効率を高めたファインチューニング）、最適化とスケーリング技術に加え、バイアス検出などの倫理的かつ責任あるＡＩの実践手法までを解説。ＬＬＭの活用を網羅的に学ぶことができます。
目次 １　現代のＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒモデルの基礎（Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒはなぜ必要か；詳解Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ）；２　生成系Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ（モデルファミリとアーキテクチャのバリエーション；テキスト生成戦略とプロンプティングテクニック；選好アライメントとＲＡＧ）；３　専門化されたモデル（マルチモーダルモデル；効率的な特化型ＳＬＭ；ＬＬＭの訓練と評価；ＬＬＭの最適化とスケーリング；倫理的かつ責任あるＬＬＭ）
ISBN(13)、ISBN 978-4-295-02446-0　　 4-295-02446-5
書誌番号 1126017136
URL https://opac.lib.city.yokohama.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?bibid=1126017136

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所蔵館 所蔵場所 別置 請求記号 資料区分 状態 取扱 資料コード
中央 ４階自然科学 情報科学 007.6 一般書 予約受取待 - 2080799473 iLisvirtual

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