大規模言語モデル入門2～生成型LLMの実装と評価 [ 山田 育矢 ]

山田 育矢 鈴木 正敏 技術評論社ダイキボゲンゴモデルニュウモンツーセイセイガタエルエルエムノジッソウトヒョウカ ヤマダ イクヤ スズキ マサトシ
発行年月：2024年09月04日
予約締切日：2024年09月03日
ページ数：232p
サイズ：単行本
ISBN：9784297143930 山田育矢（ヤマダイクヤ） 株式会社Studio　Ousiaチーフサイエンティスト・名古屋大学客員教授・理化学研究所AIP客員研究員2007年にStudio　Ousiaを創業し、自然言語処理の技術開発に従事。

2016年3月に慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科博士後期課程を修了し、博士（学術）を取得。

大規模言語モデルLUKEの開発者 鈴木正敏（スズキマサトシ） 株式会社Studio　Ousiaソフトウェアエンジニア・東北大学データ駆動科学・AI教育研究センター学術研究員。

2021年3月に東北大学大学院情報科学研究科博士後期課程を修了し、博士（情報科学）を取得。

博士課程では質問応答の研究に従事。

日本語質問応答のコンペティション「AI王」の実行委員。

東北大学が公開している日本語BERTの開発者 西川荘介（ニシカワソウスケ） LINEヤフー株式会社自然言語処理エンジニア。

2022年3月に東京大学大学院情報理工学研究科修士課程を修了。

現在は情報検索分野での言語処理に取り組む 藤井一喜（フジイカズキ） 東京工業大学情報工学系修士1年・Turing株式会社嘱託研究員。

学士、修士課程では大規模モデルの分散並列学習に従事。

llmーup、Swallow　Projectにて日本語大規模言語モデルの事前学習を担当 山田康輔（ヤマダコウスケ） 株式会社サイバーエージェントAI　Labリサーチサイエンティスト・名古屋大学大学院情報学研究科協力研究員。

2024年3月名古屋大学情報学研究科博士後期課程を修了し、博士（情報学）を取得。

2024年4月より現職。

博士後期課程では自然言語処理、特にフレーム意味論に関する研究に従事（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） 第10章　性能評価（モデルの性能評価とは／評価指標を用いた自動評価／LLMを用いた自動評価）／第11章　指示チューニング（指示チューニングとは／指示チューニングの実装／指示チューニングしたモデルの評価）／第12章　選好チューニング（選好チューニングとは／選好チューニングの実装／選好チューニングの評価）／第13章　RAG（RAGとは／基本的なRAGのシステムの実装／RAG向けにLLMをチューニングする／RAGの性能評価）／第14章　分散並列学習（分散並列学習とは／さまざまな分散並列学習手法／LLMの分散並列学習） 本 パソコン・システム開発 その他