内容紹介：本書はＧＰＴ型の大規模言語モデル（ＬＬＭ）を一から理解して構築するために書かれました。最後まで読めばＬＬＭの仕組みがしっかりと理解でき、独自のモデルを構築するためのスキルを身につけることができます。作成するモデルは大規模な基礎モデルに比べれば規模は小さいものの概念は同じであり、最先端のＬＬＭの構築に使われているメカニズムやテクニックを理解するための強力なツールとなるでしょう。
ＬＬＭ（大規模言語モデル）をスクラッチ開発で実装して生成ＡＩとディープラーニングの本質に触れよう！
もくじ情報：１　大規模言語モデルを理解する；２　テキストデータの準備；３　Ａｔｔｅｎｔｉｏｎメカニズムのコーディング；４　テキストを生成するためのＧＰＴモデルを一から実装する；５　ラベルなしデータでの事前学習；６　分類のためのファインチューニング；７　指示に従うためのファインチューニング；Ａ　ＰｙＴｏｒｃｈ入門；Ｂ　参考資料；Ｃ　練習問題の解答；Ｄ　訓練ループに高度なテクニックを追加する；Ｅ　ＬｏＲＡによるパラメータ効率のよいファインチューニング

Ｒａｓｃｈｋａ，Ｓｅｂａｓｔｉａｎ(ＲＡＳＣＨＫＡ，ＳＥＢＡＳＴＩＡＮ)
ＰｈＤ．セバスチャン・ラシュカ。機械学習とＡＩに１０年以上にわたって取り組んでいる。研究者であると同時に、教育にも強い情熱を傾けている。Ｐｙｔｈｏｎによる機械学習に関するベストセラー書籍やオープンソースへの貢献で知られている。Ｌｉｇｈｔｎｉｎｇ　ＡＩのスタッフリサーチエンジニアであり、ＬＬＭの実装と訓練に重点的に取り組んでいる。産業界に転身する前は、ウィスコンシン州立大学マディソン校の統計学の助教授を務めており、ディープラーニングの研究に精力的に取り組んでいた