大規模言語モデル（LLM）について知りたい人のために、おすすめの本などを紹介します。
大規模言語モデル（Large Language Model：LLM）とは、膨大なテキストデータを学習し、人間のように自然な言葉を生成・理解できるAIの一種です。文章の作成や翻訳、質問応答など幅広い用途で活用され、コミュニケーションや作業効率を劇的に向上させます。
まずはじめに、大規模言語モデルがわかる本のおすすめ5選を紹介します。
もっと探したい人のために、注目の新刊、ロングセラー本など（目次を参照）を紹介します。
あなたは、次のどれに当てはまりますか？
- AIや機械学習の研究者：大規模言語モデル（LLM）の仕組みや最新の研究動向を深く理解したい人。
- ソフトウェアエンジニアやデータサイエンティスト：LLMを利用したアプリケーションやサービスを開発したい人。
- 自然言語処理（NLP）に興味がある人：LLMの技術を活用してテキスト生成、翻訳、要約などを実現したい人。
- 企業のAI導入担当者や経営層：LLMを業務効率化や新規ビジネスの立ち上げにどう活用できるかを知りたい人。
- スタートアップの起業家：LLMを活用した革新的なプロダクトやサービスを創出したい人。
- 教育やトレーニングに携わる人：AIを用いた教材作成や教育ツール開発に興味がある人。
- デジタルマーケティング担当者：LLMを活用して、パーソナライズされたコンテンツや広告を作成したい人。
- AI倫理に関心がある人：大規模言語モデルの社会的影響や倫理的課題について深く理解したい人。
- 学生やAI初心者：AIやLLMの基本的な仕組みや活用方法を学びたい人。
- コンサルタントやアドバイザー：クライアントに対してAI導入の提案やサポートを行うための知識を得たい人。
- 研究機関や大学で教える教育者：学生にLLMの原理や実装を教えるための知識を得たい人。
- クリエイターやコンテンツ制作者：文章生成やアイデア創出にLLMを活用したい人。
- データ分析やビジネスインテリジェンス担当者：LLMを使ったデータ解析や意思決定支援ツールを構築したい人。
- 法務や規制に関わる専門家：LLMが法規制や個人情報保護にどのように影響するかを理解したい人。
- AIスタックのエンジニア：LLMのトレーニング、最適化、デプロイメントに関する技術を学びたい人。
- 翻訳やライティング業界の専門家：LLMを活用して業務を効率化したいライターや翻訳者。
- 一般消費者やAIに興味がある人：ChatGPTのような大規模言語モデルがどのように動作しているのか知りたい人。
- 政策立案者や社会学者：LLMの社会的影響やその応用について政策や議論に活かしたい人。
- テクノロジーに関心のあるジャーナリスト：LLMの技術や社会的インパクトを正確に伝えるための知識を得たい人。
あなたの興味関心にあった本をみつけて、読んで学んでみましょう！
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おすすめ5選）大規模言語モデルの本
大規模言語モデルがわかる本のおすすめ5選を紹介します。
大規模言語モデル入門
書籍情報
ポチップ
コンピュータが言語を理解するしくみ
ChatGPTに代表される大規模言語モデルが自然言語処理の幅広いタスクで高い性能を獲得し、大きな話題となっています。
大規模言語モデルは、大規模なテキストデータで訓練された大規模なパラメータで構成されるニューラルネットワークです。
2020年以降、自然言語処理や機械学習の知見をもとに、パラメータ数とテキストデータの拡大により、性能が飛躍的に向上しました。Hugging Face社の""transformers""というPythonライブラリを利用することで、プログラミングの経験があれば、モデルの操作やデータからの学習がかんたんにできます。
モデルを訓練するための日本語もしくは日本語を含む多言語のデータセットも充実してきており、すぐに業務に使える実用的なモデルを作ることが可能な時代がやってきました。本書は、大規模言語モデルの理論と実装の両方を解説した入門書です。
amazon.co.jp書籍情報より引用
大規模言語モデルの技術や自然言語処理の課題について理解し、実際の問題に対処できるようになることを目指しています。
以下のような構成によって、理論とプログラミングの双方の側面から、大規模言語モデルに関する情報を提供します。
評判・口コミ
大規模言語モデル入門Ⅱ 生成型LLMの実装と評価
書籍情報
ポチップ
コンピュータが言語を理解するしくみ
「大規模言語モデル入門」の続編です。
amazon.co.jp書籍情報より引用
「大規模言語モデル入門」は理論と実装のバランスをとって構成しましたが、本書では実装部分で扱い切れなかった話題を取り上げ、特に大規模言語モデルの評価と生成LLMに関連する解説を充実させます。
「大規模言語モデル入門」の9章に続き、10章から始まります。
10章では、後続する章で行う言語モデルの評価方法について解説します。
自動評価と人手評価の2つの側面から、ベンチマーク、評価指標、具体的な評価ツールやデータセットなどを取り上げます。
11〜13章では、主に大規模言語モデルの性能を上げるためのトピックとして、指示チューニング、人間のフィードバックからの学習、RAGに焦点を当て、それぞれの実装方法、利用するデータセット、評価の方法について解説します。
14章では大規模言語モデルの学習における並列・分散処理について詳しく解説します。
大規模なデータを限られた計算資源で学習させるノウハウは多くのエンジニアにとって有益な情報となるでしょう。
大規模言語モデルの性能を高めるための各トピックの実装とともに、それぞれの評価について理解できる一冊です。
評判・口コミ
大規模言語モデルは新たな知能か――ChatGPTが変えた世界
書籍情報
ポチップ
対話型サービスChatGPTは驚きをもって迎えられ、IT企業間で類似サービスをめぐる激しい開発競争が起こりつつある。
それらを支える大規模言語モデルとはどのような仕組みなのか。
何が可能となり、どんな影響が考えられるのか。
人の言語獲得の謎も解き明かすのか。新たな知能の正負両面をみつめ、今後の付き合い方を考える。
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大規模言語モデルを使いこなすためのプロンプトエンジニアリングの教科書
書籍情報
ポチップ
"生成AIの使いこなしにぐっと差がつく！
amazon.co.jp書籍情報より引用
本書は、ChatGPTをはじめとする「大規模言語モデル」から、望んだ回答をうまく得るための「プロンプトエンジニアリング」を網羅的にまとめた書籍です。
大規模言語モデルの応答能力を改善・向上させるテクニックはさまざまな研究によって明かになっています。
本書では、そのような改善方法について、基本的なものから複雑なものまで紹介します。
一般的な業務で大規模言語モデルを使い方にも、アプリ開発などで使いたいエンジニアの方にも役立つように、幅広い内容をカバーしています。
後半では、大規模言語モデルのAPIを利用する方法も紹介します。
最後の章では高度なプロンプトエンジニアリングの手法を組み込んださまざまなプログラムの例を掲載しています。
対象となる大規模言語モデルは、人気のChatGPT（3.5/4）をはじめ、Google Gemini、Anthropic Claude、Microsoft Bingチャット、オープンソースの大規模言語モデル（Llama 2など）です。
※大規模言語モデルの回答の一部や使い方については、紙面ではなく特典Webサイトで掲載している場合があります。
本書を通して、いろいろな言語モデルで活用できる汎用的な技術を身につけましょう。
評判・口コミ、誌面サンプル
ChatGPT 大規模言語モデルの進化と応用
書籍情報
ポチップ
◆◆ChatGPT 本格技術解説書◆◆
◆データサイエンティスト、AIの研究者・開発者必読！◆
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。
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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。
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注目の新刊）大規模言語モデルの本
大規模言語モデルがわかる本の注目の新刊を、2冊、紹介します。
誰でもわかる大規模言語モデル入門
書籍情報
ポチップ
大規模言語モデル（LLM）はテキストを生成する技術であり、ChatGPTのような生成AIの核となる技術です。
将来性が高いと言われるAI分野の中でも、LLMは特に注目されている分野と言えるでしょう。
ただ、LLMに対する関心が高まる一方で、LLMを学び始めるハードルが高いと感じる方も多いようです。
実際に、何から学べばよいかわからない、専門書は難しすぎて挫折してしまった、という声をよく耳にします。そこで本書では、図や例をふんだんに取り入れ、LLMの基本的な仕組みから実践的な知識まで、ステップバイステップでわかりやすく解説します。
本書の特徴は次の2点です。1）LLMの仕組みを図で解説：多くの解説書ではLLMの説明に数式を使用します。
本書では、数式は最小限にし、理系出身ではない人でも直感的に理解できる図解を中心に説明を行います。2）詳細なコメント付きサンプルコード：
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LLMの仕組みを理解できた後は、簡単なコード実装（Python）を通じ理解を深めます。
詳細なコメント付きコードを提供しますので、Python未経験でも基本的な処理の流れを理解できます。
AITuberを作ってみたらプロンプトエンジニアリングがよくわかった件
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ポチップ
■□ 思った通りにLLMに出力させるプロンプトのテクニック
□■ 生成AIを使いこなすテクニックをAITuberで学ぼう！ChatGPTをはじめとする生成AIがどんどん浸透してきています。
これからもその存在は大きくなっていくことでしょう。
一方、プログラマーとして生成AIの出力を組み込んだシステムをどう作っていけばいいのかわからない、どう学べばいいのかわからないと悩んでいる人はいませんか？そんな悩みは、本書で解決しましょう。
本書はAIキャラクターがYouTubeのライブ配信をする「AITuber」の開発をゴールとし、それに必要なシステムについて解説します。
生成AIを利用するプログラミングが必須で、なおかつ個人で楽しむためのツールや環境も整っており、LLM（大規模言語モデル）の機能を組み込んだプログラム開発を学ぶにはぴったりの題材です。（中略）
サンプルプログラムも提供しているので、プログラミングのスキルに自信がない人でも大丈夫。
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AITuber開発を通じてLLMをAPIから利用するプログラミングスキルを今から鍛えていきませんか？
そのスキルはこれから必ず役に立ちます！
ロングセラー）大規模言語モデルの本
大規模言語モデルがわかる本のロングセラーを、6冊、紹介します。
LangChain完全入門 生成AIアプリケーション開発がはかどる大規模言語モデルの操り方
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ポチップ
ChatGPTに代表される対話型AIの「頭脳」といえるのが大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）。
ChatGPTのAPIが公開されて以来、多くの企業やエンジニアが競い合うように独自チャットボットなどのLLMアプリケーションの開発に取り組んでいますが、そんな開発を効率化するツールがLangChain（ラングチェーン）です。LangChainはPythonなどから呼び出すライブラリの1つで、“ChatGPTなどの言語系の生成AIを使ったアプリケーション開発に便利なツールの詰め合わせ”のようなものといえます。
言語系生成AIモデルのライブラリは数多くありますが、ChatGPT黎明期に登場したLangChainが機能の豊富さや使いやすさといった点で優れており現状デファクトスタンダードとなっています。
本書はこのLangChainを用いてアプリケーションを行いながら、LangChainの各機能を丁寧に解説します。・AIアプリケーションを開発しながらLangChainの各モジュールの活用法がよくわかる
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・実用度の高いサンプルコードを多数収録
・Python & VSCode に対応。さまざまなプラットフォームでの開発に活かせる
・プロンプトエンジニアリングを学ぶための最初の1冊にも最適
Pythonと大規模言語モデルで作るリアルタイムマルチモーダル対話システム
書籍情報
ポチップ
対話システムによって人間の生活はより豊かになる
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大規模言語モデルを用いて人間らしい対話システムを実現する方法を教えてくれる本
【はじめに】※一部抜粋
本書は、人間のようにスムーズなやり取りを行う対話システムを実現するための書籍です。
具体的には，Remdisというツールキットの説明を通して、リアルタイムな応答の実現方法やマルチモーダル情報の表出方法を説明します。
本書を用いることで「自分のシステムはなんだかもっさりしている」「もっと表現豊かな対話システムが作りたい！」「ChatGPT を組み込んだだけではなんだか物足りない」という悩みを解消できるはずです。
本書の対象者は，対話システムに未来を感じている学生やエンジニアです。
サイエンスフィクションなどで登場する、人間と対話をするコンピュータを実現したい、と考えている方にうってつけです。
LLMのファインチューニングとRAG チャットボット開発による実践
書籍情報
ポチップ
ローカルLLMでファインチューニングとRAGを学ぼう！
amazon.co.jp書籍情報より引用
本書は、公開されている大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）を使ってローカル環境に独自のチャットボットを構築することを目標に、LLM のファインチューニングと RAG (Retrieval Augmented Generation) の基礎と、そのプログラミングについて学ぶものです。
ChatGPTの台頭により、高性能なチャットボットへの期待が急速に高まっています。
しかし、そのチャットボットの核となるLLMは基本的に言語モデルであるために、幻覚（誤った情報）を生成してしまいます。
とくに、LLMはローカルな情報や最新の情報は持っていないため、それらに関する質問に対しては正しい回答が期待できません。
また、ChatGPTのようにLLMが外部のサーバにある場合、自社データや顧客データを入力することには抵抗があると思います。
本書では、そういった課題を解決するために、公開LLMをファインチューニングしたり、公開LLMを使ったRAGを構築したりすることで、よりニーズに沿ったチャットボットを構築します。
こういった調整を行って構築したチャットボットは、特定の分野について深く正確に回答してくれるようになります。
Azure OpenAI ServiceではじめるChatGPT/LLMシステム構築入門
書籍情報
ポチップ
Azure×OpenAIでChatGPTシステムを構築！
Microsoft AzureはChatGPTをはじめとするOpenAIモデルを利用できる、現在唯一のパブリッククラウドサービスです。
本書はLLM（大規模言語モデル）に興味があるITエンジニアを対象に、AzureからOpenAIモデルにアクセスできる「Azure OpenAI Service」を使い、ChatGPTを利用した社内AIシステムの開発と導入を実現してもらうのが目的です。前半では、生成AIとChatGPTモデルの基本的な概念とその仕組みを解説します。
また、Azure OpenAI Serviceの概要と具体的な利用方法を解説し、プロンプトエンジニアリングについても紹介します。後半ではChatGPTを利用する社内システムの開発手法について、実際にAzure OpenAI Serviceを使いながら学んでいきます。
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RAGを利用した社内文章検索システムの実装を経て、LLMを組み込んだアプリケーション（Copilot）の構築へとステップアップしていきます。
また、Azure OpenAI Serviceの利用におけるガバナンス実現に必要な共通基盤化と責任あるAIについても解説しています。
ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築[実践]入門
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ポチップ
ChatGPTのAPIとLangChainで大規模言語モデルをシステムに組み込む知識をステップバイステップで実践できる！
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本書は、ChatGPTのAPIとLangChainを使って、大規模言語モデル（LLM）を本番レベルのシステムに組み込むための知識をステップバイステップで学習し、手を動かしながら実践できる書籍です。
生成AIが登場し、APIやフレームワークのエコシステムが充実してきたことによって、これまで機械学習やプログラミングの十分な知識が必要だったことに対してアプリケーション開発者が挑戦しやすくなりました。
LLMの性質を活かしたサービスや業務システム構築の基礎を理解し、LLMのモデルやワークフローを抽象化して取り扱ううえで、LangChainというフレームワークが非常に便利です。
本書でOpenAI APIやLangChainをしっかり学ぶことで、生成AI関連の知識を体系的にイメージできるようになります。
本書ではまず、OpenAI APIとLangChainについて解説します。
ChatGPTのようなしくみを業務システムなどに組み込むためには、単にLLMに1つ入力して1つ出力を得るような実装ではなく、複数のタスクを一連のワークフロー処理として実現する必要があります。
また、ChatGPTが知識を持たない専門知識を答えてほしいとか、意図した形式で応答が欲しいなど、実用性を高める必要も出てきます。
これらを実現するためのLangChainのつかいかたをわかりやすく解説します。
後半では、ステートレスなOpenAI APIに記憶を持たせたり、必要に応じてWeb検索などを行うエージェント処理、さらにそれらチャット形式の処理を、ステップバイステップでWebアプリやSlackアプリとして実装します。
さらに、LLMアプリを本番稼働させるうえで必要となる、ユーザー体験、セキュリティ、コンプライアンスへの準拠などのためのヒントや注意点も解説します。
Azure OpenAI Service実践ガイド LLMを組み込んだシステム構築
書籍情報
ポチップ
専門家のノウハウを凝縮！
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大規模言語モデル「GPT」のシステム実装法
ChatGPTを支える大規模言語モデル（LLM）「GPT」などをシステムに組み込むための「Azure OpenAI Service」（Azure OpenAI）を実際に活用するための実践ガイドです。
Azure OpenAIを使えば、LLM活用時に大きな懸念となる「社内データの漏洩」を防ぎながら、「社内の独自データに基づく受け答え」ができるシステムを容易に構築できるようになります。
手軽にOpenAIの生成AI技術を活用したいと考えているエンジニア、Azure上にすでに基盤、アセットを持っているエンジニアに最適な内容になっています。
本書では実際のサンプルコードを使いながら、Azure OpenAIとその周辺AIサービスが備える次のような機能を詳しく解説します。
大規模言語モデルによくある質問と回答
大規模言語モデルについて、初心者からよくある質問と回答を５つ紹介します。
大規模言語モデルとは何ですか？
回答: 大規模言語モデルは、人間の言語を理解し生成するために設計された人工知能の一種です。
大量のテキストデータから学習し、文章の生成、翻訳、要約、質問応答などの言語タスクをこなすことができます。
大規模言語モデルはどのように学習しますか？
回答: 大規模言語モデルは、ディープラーニングと呼ばれる技術を使って学習します。
具体的には、大量のテキストデータをモデルに供給し、単語や文脈の関係を理解するよう訓練します。
この過程では、テキストからパターンや文法構造を学び取ります。
大規模言語モデルの用途は何ですか？
回答: 大規模言語モデルは多岐にわたる用途があります。
例えば、チャットボット、自動翻訳、テキストの自動生成、感情分析、コンテンツの要約などがあります。
また、科学研究やビジネスでのデータ分析など、専門的な分野にも応用されています。
大規模言語モデルの制限や課題は何ですか？
回答: 大規模言語モデルは正確で有用な情報を生成できる一方で、偏見や不正確な情報を学習してしまうリスクもあります。
また、巨大な計算リソースを消費するため、環境への影響や運用コストが課題となっています。
大規模言語モデルと他のAIモデルとの違いは何ですか？
回答: 大規模言語モデルは特に言語理解と生成に特化しており、自然言語を扱うタスクで高い性能を発揮します。
一方で、他のAIモデルは画像認識、音声認識、予測モデリングなど、異なる入力や目的に特化して設計されています。
大規模言語モデルのスキルが活かせる職種とは？
「大規模言語モデル（LLM）」に関する知識や経験を活かして担当できる仕事として、以下のような職種や役割が考えられます。
- 自然言語処理（NLP）エンジニア
- 大規模言語モデルを活用した自然言語処理アプリケーションの設計・開発を担当。
- チャットボット、文書要約、感情分析などのソリューションを構築。
- AIリサーチャー（大規模言語モデル分野）
- LLMの効率化や性能向上のための研究を行い、新しいモデルやアルゴリズムを開発。
- 言語モデルの倫理的な使用や透明性向上の研究を推進。
- プロンプトエンジニア
- 大規模言語モデルの応答精度を高めるためのプロンプト設計や最適化を行う。
- さまざまなアプリケーションのプロンプトチューニングを担当。
- データサイエンティスト（LLM活用）
- LLMを活用して大規模データを分析し、洞察を得る。
- テキストデータを基にした予測モデルやビジネスインテリジェンスの提供。
- AIプロダクトマネージャー
- 大規模言語モデルを組み込んだ製品の企画・開発・運用を統括。
- ビジネス要件を技術チームと連携して具現化。
- AIエシックススペシャリスト
- 大規模言語モデルの倫理的な使用、バイアス問題、プライバシー保護に関するポリシーを策定。
- 公正性や責任あるAI利用を推進。
- カスタマーサポートツール開発者
- 大規模言語モデルを利用した顧客対応ツールやFAQシステムを開発。
- 自動応答の品質向上とカスタマイズを担当。
- 教育コンテンツクリエイター（LLM活用）
- 大規模言語モデルを活用して教育用コンテンツや学習支援ツールを開発。
- インタラクティブな学習体験を提供。
- テクニカルライター（AI関連）
- LLMに関する技術資料やマニュアル、ガイドラインを執筆。
- LLMの仕組みや活用方法を分かりやすく解説。
- AIオペレーションエンジニア
- 大規模言語モデルのデプロイ、スケール、保守を担当し、運用を最適化。
- モデルの効率的な使用とリソース管理を行う。
大規模言語モデルの知識や経験は、研究、製品開発、教育、運用、倫理対応など幅広い分野で活用され、AIの進化と実社会での適用に貢献する仕事に役立ちます。
まとめ
大規模言語モデルについて知りたい人のために、おすすめの本を紹介しました。
まずはじめに、大規模言語モデルがわかる本のおすすめ5選を紹介しました。
もっと探したい人のために、注目の新刊、ロングセラー本など（目次を参照）を紹介しました。
あなたの興味関心にあった本をみつけて、読んで学んでみましょう！
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