ChatGPT 大規模言語モデルの進化と応用

著者：: シンアンドリュー小川航平谷合廣紀
出版社：: リックテレコム

概要：

ChatGPTの話題は巷に溢れていますが、多くはプロンプトの例示だったり、断片的・揮発的な技術情報だったりします。一方、本書はデータサイエンティストをはじめ、AIの研究者や開発者を対象とし、大規模言語モデルの進化の過程を踏まえたうえで、ChatGPTの適用技術、応用の仕方、限界まで、重要ポイントを絞り込んで解説。さらにマイクロソフトの関連サービスや機能を詳解します。
ChatGPTは大規模言語モデルの頂点にあり、進化の到達点に位置します。AIやNLPのパラダイムが転換しない限り、今後さらに大規模な言語モデルが登場しても、それはChatGPTの延長線上にあり、本書の内容は長く有効であり続けるでしょう。

第1章　ChatGPTの概要
1.1　ChatGPT登場の背景と社会的反響
1.2　言語モデルの歴史

第2章　ChatGPTの動作原理
2.1　トランスフォーマー
2.2　BERT
2.3　GPT-3
2.4　RLHF

第3章　他の大規模言語モデル
3.1　LaMDAとBard
3.2　PaLM
3.3　LLaMA

第4章　ChatGPTのAPI
4.1　ChatGPTのAPIとは？
4.2　アクセス取得及び最初の呼び出し
4.3　入力及び応答のフォーマット
4.4　アドバンスドな利用方法

第5章　APIを用いたファインチューニング
5.1　ファインチューニングの準備
5.2　ファインチューニングの実行
5.3　推論の実行

第6章　HuggingFaceを用いたファインチューニング
6.1　Pythonスクリプトによる学習の準備
6.2　モデルの学習
6.3　推論
6.4　RLHFの再現

第7章　プロンプトエンジニアリング
7.1　プロンプトエンジニアリングの概要
7.2　プロンプトのパターン
7.3　日本語のプロンプトエンジニアリング

第8章　Microsoftのサービスで始めるLLMシステム
8.1　本章に書くこと・書かないこと
8.2　LLMを組み込んだMicrosoft製品
8.3　Azure OpenAI Serviceという選択肢
8.4　RAGアーキテクチャ
8.5　研究者のためのクイックなRAG環境構築：Azure OpenAI Serviceとカスタム実装
8.6　本章の最後に

第9章　ChatGPTの限界を越えて
9.1　ChatGPTの限界
9.2　外部APIを用いたChatGPTの改善
9.3　ChatGPT生成文章の識別
9.4　ChatGPTとAGI

第10章　マルチモーダル大規模モデルの数々
10.1　テキストによる画像生成
10.2　テキストによる動画生成
10.3　テキストによる音声・音楽生成

第11章　今後の課題
11.1　言語モデルの現状
11.2　言語モデルの今後
11.3　結語

ジャンル：: コンピュータ > AI・機械学習
販売開始：: 2024/05/28
ファイルサイズ：: 19.97MB
CODE：: J0010400BK0153694001
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