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機械学習・深層学習
出版社名:日経BP
出版年月:2026年3月
ISBN:978-4-296-20525-7
287P 24cm
作ってわかる大規模言語モデルの仕組み PyTorch入門講座付き
井上顧基/〔ほか〕著
組合員価格 税込
3,267
円
(通常価格 税込 3,630円)
割引率 10%
在庫あり
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内容紹介・もくじなど
3段階で理解が進む。図解や平易な解説で直感的に分かる→実際に動くPyTorchコードで理解→理論的な背景は数式で補足。
もくじ情報:線形代数に関する補足;第1章 大規模言語モデルの歴史と本書で得られること;第2章 Transformerモデルの作成;第3章 GPTモデルの作成;第4章 大規模言語モデルの学習;第5章 アラインメント;第6章 推論モデル;付録
3段階で理解が進む。図解や平易な解説で直感的に分かる→実際に動くPyTorchコードで理解→理論的な背景は数式で補足。
もくじ情報:線形代数に関する補足;第1章 大規模言語モデルの歴史と本書で得られること;第2章 Transformerモデルの作成;第3章 GPTモデルの作成;第4章 大規模言語モデルの学習;第5章 アラインメント;第6章 推論モデル;付録
著者プロフィール
井上 顧基(イノウエ コウキ)
株式会社Elith代表取締役 CEO/CTO。北陸先端科学技術大学院大学にて量子コンピュータ材料探索で修士号を取得。2022年Elith設立。経営と並行し、東北大学にて医学物理分野の医療AI研究(博士後期課程)に従事。研究成果として、医学物理のトップカンファレンスであるAAPMで採択され研究発表。研究・事業の両面からAI社会実装を推進
井上 顧基(イノウエ コウキ)
株式会社Elith代表取締役 CEO/CTO。北陸先端科学技術大学院大学にて量子コンピュータ材料探索で修士号を取得。2022年Elith設立。経営と並行し、東北大学にて医学物理分野の医療AI研究(博士後期課程)に従事。研究成果として、医学物理のトップカンファレンスであるAAPMで採択され研究発表。研究・事業の両面からAI社会実装を推進
もくじ情報:線形代数に関する補足;第1章 大規模言語モデルの歴史と本書で得られること;第2章 Transformerモデルの作成;第3章 GPTモデルの作成;第4章 大規模言語モデルの学習;第5章 アラインメント;第6章 推論モデル;付録
もくじ情報:線形代数に関する補足;第1章 大規模言語モデルの歴史と本書で得られること;第2章 Transformerモデルの作成;第3章 GPTモデルの作成;第4章 大規模言語モデルの学習;第5章 アラインメント;第6章 推論モデル;付録