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つくりながら学ぶ!LLM自作入門
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つくりながら学ぶ!大規模言語モデル 自作入門 / マイナビ出版 〔本〕つくりながら学ぶ!大規模言語モデル 自作入門 / マイナビ出版 〔本〕3,982 円最安値送料無料
- 発売日:2025年02月 / ジャンル:建築・理工 / フォーマット:本 / 出版社:マイナビ出版 / 発売国:日本 / ISBN:9784839987800 / アーティストキーワード:マイナビ出版 内容詳細: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!目次: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・・・
Sebastian Raschka つくりながら学ぶ!LLM 自作入門 BookSebastian Raschka つくりながら学ぶ!LLM 自作入門 Book3,982 円最安値
- 発売日
- 2025/03/03
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- ご注文後のキャンセル・返品は承れません。発売日:2025年03月03日/商品ID:6768312/ジャンル:DOMESTIC BOOKS/フォーマット:Book/構成数:1/レーベル:マイナビ出版/アーティスト:Sebastian Raschka、他/アーティストカナ:ラシユカ セバスチヤン/タイトル:つくりながら学ぶ!LLM 自作入門/タイトルカナ:ツクリナガラマナブ エルエルエム ジサクニュウモン
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- 本 ISBN:9784839987800 Sebastian Raschka/著 クイープ/訳 巣籠悠輔/監訳 出版社:マイナビ出版 出版年月:2025年02月 サイズ:367P 24cm コンピュータ ≫ プログラミング [ 機械学習・深層学習 ] 原タイトル:Build a Large Language Model(From Scratch) ツクリナガラ マナブ エルエルエム ジサク ニユウモン ツクリナガラ/マナブ/LLM/ジサク/ニユウモン コンパス デ-タ サイエンス COMPASS DATA SCIENCE Compass Data Science 登録日:2025/03/01 ※ページ内の情報は告知なく変更になることがあります。
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- 発売日
- 2025/02/28
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- 著者:Raschka,Sebastian【著】/クイープ【訳】/巣籠 悠輔【監訳】出版社:マイナビ出版
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- 本 ISBN:9784839987800 Sebastian Raschka/著 クイープ/訳 巣籠悠輔/監訳 出版社:マイナビ出版 出版年月:2025年02月 サイズ:367P 24cm コンピュータ ≫ プログラミング [ 機械学習・深層学習 ] 原タイトル:Build a Large Language Model(From Scratch) ツクリナガラ マナブ エルエルエム ジサク ニユウモン ツクリナガラ/マナブ/LLM/ジサク/ニユウモン コンパス デ-タ サイエンス COMPASS DATA SCIENCE Compass Data Science 登録日:2025/03/01 ※ページ内の情報は告知なく変更になることがあります。
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- 本 ISBN:9784839987800 Sebastian Raschka/著 クイープ/訳 巣籠悠輔/監訳 出版社:マイナビ出版 出版年月:2025年02月 サイズ:367P 24cm コンピュータ ≫ プログラミング [ 機械学習・深層学習 ] 原タイトル:Build a Large Language Model(From Scratch) ツクリナガラ マナブ エルエルエム ジサク ニユウモン ツクリナガラ/マナブ/LLM/ジサク/ニユウモン コンパス デ-タ サイエンス COMPASS DATA SCIENCE Compass Data Science 登録日:2025/03/01 ※ページ内の情報は告知なく変更になることがあります。
翌日発送・つくりながら学ぶ!LLM 自作入門/セバスチャン,ラシュ翌日発送・つくりながら学ぶ!LLM 自作入門/セバスチャン,ラシュ3,982 円最安値送料無料
- 出版社名:マイナビ出版著者名:セバスチャン,ラシュカ、巣籠悠輔、クイープシリーズ名:Compass Data Science発行年月:2025年02月キーワード:ツクリナガラ マナブ エルエルエム ジサク ニュウモン、ラシュカ,セバスチャン、スゴモリ,ユウスケ、クイープ
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- 著:SebastianRaschka 訳:クイープ 監訳:巣籠悠輔出版社:マイナビ出版発売日:2025年02月シリーズ名等:Compass Data Scienceキーワード:つくりながら学ぶ!LLM自作入門SebastianRaschkaクイープ巣籠悠輔 つくりながらまなぶえるえるえむじさくにゆうもんつく ツクリナガラマナブエルエルエムジサクニユウモンツク らしゆか せばすちやん RAS ラシユカ セバスチヤン RAS
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- 著:SebastianRaschka 訳:クイープ 監訳:巣籠悠輔出版社:マイナビ出版発売日:2025年02月シリーズ名等:Compass Data Scienceキーワード:つくりながら学ぶ!LLM自作入門SebastianRaschkaクイープ巣籠悠輔 つくりながらまなぶえるえるえむじさくにゆうもんつく ツクリナガラマナブエルエルエムジサクニユウモンツク らしゆか せばすちやん RAS ラシユカ セバスチヤン RAS
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- 発売日
- 2025/02/28
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- 【送料無料】2025/02発売 SebastianRaschka/著 クイープ/訳 巣籠悠輔/監訳/つくりながら学ぶ!LLM自作入門 / 原タイトル:Build a Large Language Model(From Scratch) (Compass Data Science)、メディア:BOOK、発売日:2025/02、重量:675g、商品コード:NEOBK-3071458、JANコード/ISBNコード:9784839987800
つくりながら学ぶ!LLM 自作入門つくりながら学ぶ!LLM 自作入門3,982 円最安値送料無料
- 発売日
- 2025/02/27
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- 【新品本書店】送料無料2500円以上 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。テキストデータの扱い方とAttentionメカニズムのコーディングの基礎を理解した後、完全なGPTモデルの実装に取り組みます。本書の特徴は、LLM の構築プロセス全体を包括的にカバーしていることです。これには、モデルアーキテクチャを実装するためのデータセットの扱い方から、ラベルなしデータでの事前学習、そして特定のタスク向けのファインチューニングまでが含まれています。本書を最後まで読めば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るでしょう。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、基になっている概念は同じです。最先端のLLMの構築に使われている中核的な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。[対象読者]・LLMの仕組みを理解し、独自のモデルを一から構築する方法を学びたいと考えている機械学習の愛好
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- Sebastian Raschka/著 クイープ/訳 巣籠悠輔/監訳Compass Data Science本詳しい納期他、ご注文時はご利用案内・返品のページをご確認ください出版社名マイナビ出版出版年月2025年02月サイズ367P 24cmISBNコード9784839987800コンピュータ プログラミング 機械学習・深層学習商品説明つくりながら学ぶ!LLM自作入門ツクリナガラ マナブ エルエルエム ジサク ニユウモン ツクリナガラ/マナブ/LLM/ジサク/ニユウモン コンパス デ-タ サイエンス COMPASS DATA SCIENCE原タイトル:Build a Large Language Model(From Scratch)※ページ内の情報は告知なく変更になることがあります。あらかじめご了承ください登録日2025/03/01
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つくりながら学ぶ!LLM 自作入門【電子書籍】[ Sebastian Raschka ]つくりながら学ぶ!LLM 自作入門【電子書籍】[ Sebastian Raschka ]3,982 円最安値送料無料
- 【電子書籍なら、スマホ・パソコンの無料アプリで今すぐ読める!】 LLM (大規模言語モデル) をつくりながら学ぼう! 本書は、GPT型のLLM (大規模言語モデル) を一から理解して構築するために書かれました。 テキストデータの扱い方とAttentionメカニズムのコーディングの基礎を理解した後、完全なGPTモデルの実装に取り組みます。 本書の特徴は、LLMの構築プロセス全体を包括的にカバーしていることです。これには、モデルアーキテクチャを実装するためのデータセットの扱い方から、ラベルなしデータでの事前学習、そして特定のタスク向けのファインチューニングまでが含まれています。 本書を最後まで読めば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るでしょう。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、基になっている概念は同じです。最先端のLLMの構築に使われている中核的な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。 [対象読者] ・LLMの仕組みを理解し、独自のモデルを一から構築する方法を学びたいと考えている機械学習の愛好家、エンジニア、学生 ・本書はPyTorchを活用しており、事前にPythonプログラミングを理解している必要があります。 ・機械学習、ディープラーニング、人工知能(AI)の知識があれば役立ちますが、幅広い知識や経験は必要ありません。 ・高校レベルの数学、ベクトルや行列の知識は本書を理解する助けとなりますが、高度な数学の知識は不要です。 [目次] 1章 大規模言語モデルを理解する 2章 テキストデータの準備 3章 Attentionメカニズムのコーディング 4章 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章 ラベルなしデータでの事前学習 6章 分類のためのファインチューニング 7章 指示に従うためのファインチューニング 付録A PyTorch 入門 付録B 参考資料 付録C 練習問題の解答 付録D 訓練ループに高度なテクニックを追加する 付録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 “Build a Large Language Model (from Scratch)”(Manning Publishing 刊)の日本語版 1章 大規模言語モデルを理解する 2章 テキストデータの準備 3章 Attentionメカニズムのコーディング 4章 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章 ラベルなしデータでの事前学習 6章 分類のためのファインチューニング 7章 指示に従うためのファインチューニング 付録A PyTorch 入門 付録B 参考資料 付録C 練習問題の解答 付録D 訓練ループに高度なテクニックを追加する 付録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 Sebastian Raschka(セバスチャン・ラシュカ): Lightning AI社でAIとLLM の研究開発に注力。以前はウィスコンシン大学マディソン校統計学部助教授。著書に『Python機械学習プログラミング[第3版] 達人データサイエンティストによる理論と実践』(インプレス)がある。 [監訳]巣籠 悠輔(すごもり ゆうすけ): 株式会社MIRA代表取締役、日本ディープラーニング協会有識者会員。2018年にForbes 30 Under 30 Asia 2018 に選出。著書に『詳解ディープラーニング』、監訳書に『Pythonによるディープラーニング』(マイナビ出版) 等がある。 [翻訳]株式会社クイープ: 1995年、米国サンフランシスコに設立。コンピュータシステムの開発、ローカライズ、コンサルティングを手がけている。2001年に日本法人を設立。主な訳書に『Python機械学習プログラミング[第3版]』『プログラマーなら知っておきたい40のアルゴリズム』(インプレス)、『なっとく! AIアルゴリズム』(翔泳社)、『Pythonによるディープラーニング』(マイナビ出版)などがある。 www.quipu.co.jp ※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。 ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。
つくりながら学ぶ!大規模言語モデル 自作入門 / マイナビ出版 【本】つくりながら学ぶ!大規模言語モデル 自作入門 / マイナビ出版 【本】3,982 円最安値
- 出荷目安の詳細はこちら内容詳細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!目次 : 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
つくりながら学ぶ!LLM自作入門/SebastianRaschka/クイープ/巣籠悠輔【3000円以上送料無料】つくりながら学ぶ!LLM自作入門/SebastianRaschka/クイープ/巣籠悠輔【3000円以上送料無料】3,982 円最安値送料無料
- Compass Data Science 著者SebastianRaschka(著) クイープ(訳) 巣籠悠輔(監訳)出版社マイナビ出版発売日2025年02月ISBN9784839987800ページ数367Pキーワードつくりながらまなぶえるえるえむじさくにゆうもんつく ツクリナガラマナブエルエルエムジサクニユウモンツク らしゆか せばすちやん RAS ラシユカ セバスチヤン RAS9784839987800内容紹介本書は、GPT型のLLM (大規模言語モデル) を一から理解して構築するために書かれました。テキストデータの扱い方とAttentionメカニズムのコーディングの基礎を理解した後、完全なGPTモデルの実装に取り組みます。本書の特徴は、LLMの構築プロセス全体を包括的にカバーしていることです。これには、モデルアーキテクチャを実装するためのデータセットの扱い方から、ラベルなしデータでの事前学習、そして特定のタスク向けのファインチューニングまでが含まれています。本書を最後まで読めば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るでしょう。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、基になっている概念は同じです。最先端のLLMの構築に使われている中核的な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。[対象読者]・LLMの仕組みを理解し、独自のモデルを一から構築する方法を学びたいと考えている機械学習の愛好家、エンジニア、学生・本書はPyTorchを活用しており、事前にPythonプログラミングを理解している必要があります。・機械学習、ディープラーニング、人工知能(AI)の知識があれば役立ちますが、幅広い知識や経験は必要ありません。・高校レベルの数学、ベクトルや行列の知識は本書を理解する助けとなりますが、高度な数学の知識は不要です。[目次]1章 大規模言語モデルを理解する2章 テキストデータの準備3章 Attentionメカニズムのコーディング4章 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章 ラベルなしデータでの事前学習6章 分類のためのファインチューニング7章 指示に従うためのファインチューニング付録A PyTorch 入門付録B 参考資料付録C 練習問題の解答付録D 訓練ループに高度なテクニックを追加する付録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“Build a Large Language Model (from Scratch)”(Manning Publishing 刊)の日本語版※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次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
つくりながら学ぶ!LLM自作入門 Sebastian Raschka/著 クイープ/訳 巣籠悠輔/監訳つくりながら学ぶ!LLM自作入門 Sebastian Raschka/著 クイープ/訳 巣籠悠輔/監訳3,982 円最安値
- 【コンビニ・銀行振込不可】 ■ISBN:9784839987800★日時指定・銀行振込をお受けできない商品になりますタイトルつくりながら学ぶ!LLM自作入門 Sebastian Raschka/著 クイープ/訳 巣籠悠輔/監訳ふりがなつくりながらまなぶえるえるえむじさくにゆうもんつくりながら/まなぶ/LLM/じさく/にゆうもんこんぱすで-たさいえんすCOMPASSDATASCIENCE発売日202502出版社マイナビ出版ISBN9784839987800大きさ367P 24cm著者名Sebastian Raschka/著 クイープ/訳 巣籠悠輔/監訳
つくりながら学ぶ!LLM自作入門 / 原タイトル:Build a Large Language Model(From Scratch)[本/雑誌] (Compass Data Science) / SebastianRaschka/著 クイープ/訳 巣籠悠輔/監訳つくりながら学ぶ!LLM自作入門 / 原タイトル:Build a Large Language Model(From Scratch)[本/雑誌] (Compass Data Science) / SebastianRaschka/著 クイープ/訳 巣籠悠輔/監訳3,982 円最安値
- ご注文前に必ずご確認ください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!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商品番号:NEOBK-3071458Rashiyuka Sebasuchiyan RASeCbHaKsAt iSaEnBRAaSsTcIhAkNa / Ku Ipu / Su Kago Mori Yusuke / Tsukurinagara Manabu! LLM Jisaku Nyumon / Original Title: Build a Large Language Model (from Scratch) (Compass Data Science)メディア:本/雑誌重量:675g発売日:2025/02JAN:9784839987800つくりながら学ぶ!LLM自作入門 / 原タイトル:Build a Large Language Model(From Scratch)[本/雑誌] (Compass Data Science) / SebastianRaschka/著 クイープ/訳 巣籠悠輔/監訳2025/02発売
つくりながら学ぶ!LLM自作入門/SebastianRaschka/クイープ/巣籠悠輔【1000円以上送料無料】つくりながら学ぶ!LLM自作入門/SebastianRaschka/クイープ/巣籠悠輔【1000円以上送料無料】3,982 円最安値送料無料
- Compass Data Science 著者SebastianRaschka(著) クイープ(訳) 巣籠悠輔(監訳)出版社マイナビ出版発売日2025年02月ISBN9784839987800ページ数367Pキーワードつくりながらまなぶえるえるえむじさくにゆうもんつく ツクリナガラマナブエルエルエムジサクニユウモンツク らしゆか せばすちやん RAS ラシユカ セバスチヤン RAS9784839987800内容紹介本書は、GPT型のLLM (大規模言語モデル) を一から理解して構築するために書かれました。テキストデータの扱い方とAttentionメカニズムのコーディングの基礎を理解した後、完全なGPTモデルの実装に取り組みます。本書の特徴は、LLMの構築プロセス全体を包括的にカバーしていることです。これには、モデルアーキテクチャを実装するためのデータセットの扱い方から、ラベルなしデータでの事前学習、そして特定のタスク向けのファインチューニングまでが含まれています。本書を最後まで読めば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るでしょう。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、基になっている概念は同じです。最先端のLLMの構築に使われている中核的な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。[対象読者]・LLMの仕組みを理解し、独自のモデルを一から構築する方法を学びたいと考えている機械学習の愛好家、エンジニア、学生・本書はPyTorchを活用しており、事前にPythonプログラミングを理解している必要があります。・機械学習、ディープラーニング、人工知能(AI)の知識があれば役立ちますが、幅広い知識や経験は必要ありません。・高校レベルの数学、ベクトルや行列の知識は本書を理解する助けとなりますが、高度な数学の知識は不要です。[目次]1章 大規模言語モデルを理解する2章 テキストデータの準備3章 Attentionメカニズムのコーディング4章 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章 ラベルなしデータでの事前学習6章 分類のためのファインチューニング7章 指示に従うためのファインチューニング付録A PyTorch 入門付録B 参考資料付録C 練習問題の解答付録D 訓練ループに高度なテクニックを追加する付録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“Build a Large Language Model (from Scratch)”(Manning Publishing 刊)の日本語版※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次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
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- 発売日
- 2025/03/03
- 商品説明
- 【楽天ブックスならいつでも送料無料】 Compass Booksシリーズ Sebastian Raschka 巣籠悠輔 マイナビ出版ツクリナガラマナブ エルエルエム ジサクニュウモン セバスチャン ラシュカ スゴモリユウスケ 発行年月:2025年03月03日 予約締切日:2025年03月02日 ページ数:384p サイズ:単行本 ISBN:9784839987800 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 巣籠悠輔(スゴモリユウスケ) 株式会社MIRA代表取締役、日本ディープラーニング協会有識者会員。医療AIベンチャーを創業・CTOを務め、同社売却後は生成AI活用やDX等の技術支援を大手企業・ベンチャー問わず行う。2018年にForbes 30 Under 30 Asia 2018に選出(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) 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 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! 本 パソコン・システム開発 その他
Sebastian Raschka/つくりながら学ぶ!LLM 自作入門[9784839987800]Sebastian Raschka/つくりながら学ぶ!LLM 自作入門[9784839987800]3,982 円最安値
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- 発売日
- 2025/02/28
- メーカー
- マイナビ出版
つくりながら学ぶLLM 自作入門 (Compass Booksシリーズ)つくりながら学ぶLLM 自作入門 (Compass Booksシリーズ)4,484 円送料無料
- マイナビ出版 LLM (大規模言語モデル) をつくりながら学ぼう 本書は、GPT型のLLM (大規模言語モデル) を一から理解して構築するために書かれました。 テキストデータの扱い方とAttentionメカニズムのコーディングの基礎を理解した後、完全なGPTモデルの実装に取り組みます。 本書の特徴は、LLMの構築プロセス全体を包括的にカバーしていることです。これには、モデルアーキテクチャを実装するためのデータセットの扱い方から、ラベルなしデータでの事前学習、そして特定のタスク向けのファインチューニングまでが含まれています。 本書を最後まで読めば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るでしょう。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、基になっている概念は同じです。最先端のLLMの構築に使われている中核的な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。 [対象読者] ・LLMの仕組みを理解し、独自のモデルを一から構築する方法を学びたいと考えている機械学習の愛好家、エンジニア、学生 ・本書はPyTorc
つくりながら学ぶLLM 自作入門 (Compass Booksシリーズ)つくりながら学ぶLLM 自作入門 (Compass Booksシリーズ)4,485 円送料無料
- つくりながら学ぶLLM 自作入門 (Compass LLM (大規模言語モデル) をつくりながら学ぼう 本書は、GPT型のLLM (大規模言語モデル) を一から理解して構築するために書かれました。 テキストデータの扱い方とAttentionメカニズムのコーディングの基礎を理解した後、完全なGPTモデルの実装に取り組みます。 本書の特徴は、LLMの構築プロセス全体を包括的にカバーしていることです。これには、モデルアーキテクチャを実装するためのデータセットの扱い方から、ラベルなしデータでの事前学習、そして特定のタスク向けのファインチューニングまでが含まれています。 本書を最後まで読めば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るでしょう。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、基になっている概念は同じです。最先端のLLMの構築に使われている中核的な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。 [対象読者] ・LLMの仕組みを理解し、独自のモデルを一から構築する方法を学びたいと考えている機械学習の愛好家、エンジニア、学生 ・本書はPyTorc
つくりながら学ぶ!LLM 自作入門 (Compass Booksシリーズ)つくりながら学ぶ!LLM 自作入門 (Compass Booksシリーズ)4,626 円送料無料Yahoo!ショッピングブックスドリーム 学参ストア1号店
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- 梱包サイズ:44.5cm 製造元:マイナビ出版 【商品概要】【商品説明】【商品詳細】ブランド:マイナビ出版商品種別:本商品名:つくりながら学ぶ!LLM 自作入門 (Compass Booksシリーズ)製造元:マイナビ出版発売日:2025年02月27日【当店からの連絡】弊社では複数のプラットフォームで販売しております。まれに在庫が完売になっている場合があります。その際はキャンセルさせていただきますのでご了承ください。
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- マイナビ出版 LLM (大規模言語モデル) をつくりながら学ぼう! 本書は、GPT型のLLM (大規模言語モデル) を一から理解して構築するために書かれました。 テキストデータの扱い方とAttentionメカニズムのコーディングの基礎を理解した後、完全なGPTモデルの実装に取り組みます。 本書の特徴は、LLMの構築プロセス全体を包括的にカバーしていることです。これには、モデルアーキテクチャを実装するためのデータセットの扱い方から、ラベルなしデータでの事前学習、そして特定のタスク向けのファインチューニングまでが含まれています。 本書を最後まで読めば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るでしょう。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、基になっている概念は同じです。最先端のLLMの構築に使われている中核的な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。 [対象読者] ・LLMの仕組みを理解し、独自のモデルを一から構築する方法を学びたいと考えている機械学習の愛好家、エンジニア、学生 ・本書はPyTorc
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