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。
もくじ情報：第１部　言語モデルの理解（入門　大規模言語モデル；トークンと埋め込み；大規模言語モデルの仕組み）；第２部　事前学習済み言語モデルの活用（テキスト分類；テキストクラスタリングとトピックモデリング；プロンプトエンジニアリング；高度なテキスト生成のテクニックとツール；セマンティック検索とＲＡＧ；マルチモーダルな大規模言語モデル）；第３部　言語モデルの学習とファインチューニング（テキスト埋め込みモデルの作成；分類モデルのファインチューニング；生成モデルのファインチューニング）

アラマー，ジェイ(アラマー，ジェイ)
Ｃｏｈｅｒｅ社のディレクター兼エンジニアリングフェロー。大規模言語モデルをＡＰＩとして提供する企業のＣｏｈｅｒｅ社で、企業や開発者コミュニティに対して言語モデルの使い方を教え、実際の業務に生かすための方法をアドバイスしている。人気のブロガーでもあり、「ＡＩ／ＭＬブログ」を通じて、何百万人もの研究者やエンジニアに機械学習ツールや概念をわかりやすく説明してきた。ブログ記事の内容は、基本的な技術（ＮｕｍＰｙやｐａｎｄａｓのようなパッケージのドキュメントに反映されるもの）から、最新の技術（Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｓ、ＢＥＲＴ、ＧＰＴ－３、Ｓｔａｂｌｅ　Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ）までさまざま。また、Ｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇ．ａｉやＵｄａｃｉｔｙで提供される人気の機械学習および自然言語処理コースの共同開発者でもある