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蔵書情報

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所蔵数 1 在庫数 0 予約数 0

書誌情報サマリ

タイトル

作ってわかる大規模言語モデルの仕組み

著者名 井上 顧基/著
著者名ヨミ イノウエ コウキ
出版者 日経BP
出版年月 2026.3


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No. 所蔵館 資料番号 資料種別 請求記号 配架場所 帯出区分 状態 在架
1 興本1011768411一般図書007.13//新刊棚通常貸出貸出中  ×

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2026
007.13 007.13
生成AI 言語情報処理

書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

タイトルコード 1001111820114
書誌種別 図書(和書)
著者名 井上 顧基/著   下垣内 隆太/著   高島 直也/著   澤 風吹/著
著者名ヨミ イノウエ コウキ シモガウチ リュウタ タカシマ ナオヤ サワ フブキ
出版者 日経BP
出版年月 2026.3
ページ数 15,287p
大きさ 24cm
ISBN 4-296-20525-7
分類記号 007.13
タイトル 作ってわかる大規模言語モデルの仕組み
書名ヨミ ツクッテ ワカル ダイキボ ゲンゴ モデル ノ シクミ
内容紹介 ChatGPTが使う大規模言語モデル「GPT」を作りつつ、大規模言語モデルの基本から実装までを体系的に学べる。「NumPy、PyTorch入門」も収録。
著者紹介 株式会社Elith代表取締役CEO、CTO。
件名1 生成AI
件名2 言語情報処理

(他の紹介)内容紹介 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。
(他の紹介)目次 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
(他の紹介)著者紹介 井上 顧基
 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(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)
下垣内 隆太
 株式会社Elith CAIO/Generative AI Research Engineer。神戸高専から東京大学電子情報工学科に編入学。その後、東京大学大学院情報理工学系研究科で拡散モデルの研究で修士号を取得。「日経Linux(日経BP)」に大規模言語モデルに関する記事やマルチモーダルモデルに関する記事を寄稿。日英中のトリリンガル。高専時代から培ったものづくりの精神と、大学院で身につけた最先端の知識を融合させ、革新的な技術の開発に取り組む(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)
高島 直也
 株式会社Elith ML Engineer/Product Manager。兵庫県立大学大学院に飛び級で進学し、医療画像AIの研究で修士号を取得。国内外の学会で複数の受賞経験を持つほか、Kaggleの医療画像コンペティション(RSNA 2024)では金メダルを獲得。株式会社Elithでは自社AIプロダクト「GENFLUX」のプロダクトマネージャーとして開発を統括。現在はAIセーフティの研究にも取り組み、安全で信頼性の高いAIの社会実装を推進している(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)
澤 風吹
 株式会社Elith PMO/Project Management Office。兵庫県立大学大学院にて医療画像AIを研究。論文採択や国内外で多数の学会発表を行い、学会賞の受賞経験も有する。株式会社Elithでは研究で培った技術的知見を活かし、建設・金融・AI SaaSなど幅広い業界のDXを推進。現在はPhysical AI領域の事業統括を担い、研究と社会実装をつなぐ役割を担っている(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)


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