内容紹介：★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