ポチっとを作りながら学ぶLLM

ポチっとを作りながら学ぶLLM|全12章の目次

書籍の全12章を、本文・図・表で読めるWeb版です。各章にポチっとの開発への応用例を添えています。

ポチっとの開発者・下田昌平です。私が書いた『LLM 生成AIのしくみ』の全12章を、Webでも読めるようにしました。トークンや確率の基礎から、モデルの学習、アプリへの組み込みまで、本の本文・図・表を順に読めます。各章の最後には、そこで学んだことをポチっとの設計や実験でどう使っているかを添えました。

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第I部 概念と基礎

  1. 第1章 大規模言語モデルとは何か
  2. 第2章 確率、トークン、テキスト
  3. 第3章 言語のためのニューラルネットワーク

第II部 LLMはどう動くのか

  1. 第4章 Transformerアーキテクチャ
  2. 第5章 大規模モデルの学習
  3. 第6章 ファインチューニングと適応
  4. 第7章 次トークン予測の先へ

第III部 実践的な視点

  1. 第8章 アプリケーションでのLLM活用
  2. 第9章 性能、スケーリング、コスト
  3. 第10章 安全性、倫理、信頼

第IV部 発展的なトピック

  1. 第11章 最先端の研究
  2. 第12章 自分のLLMシステムを構築する

ポチっとの研究・開発ノート