May 2026
Intermediate
340 pages
5h 33m
Japanese
Overview
この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：translation-feedback@oreilly.com
大規模言語モデル（LLM）は自然言語処理にトランスフォーマーをもたらしたが、アプリケーションにデプロイするには多くの技術的課題がある。大規模言語モデル：The Hard Parts』は、LLMベースのアプリケーションを構築する際に開発者やAIエンジニアが直面する制限について、明確かつ実践的な考察を提供している。本書は、実装上の落とし穴（機能だけでなく）に焦点を当て、再現可能なPythonコードとオープンソースツールに支えられた実行可能な戦略を提供する。
読者は、アプリケーションの評価、入力管理、テスト、安全性における重要な障害を回避する方法を学ぶことができる。建設業者やテクニカル・プロダクト・リード向けに設計された本書は、実世界の問題に対する実践的な解決策に重点を置き、LLMの制約とトレードオフに関する地に足のついた理解を促進する。
- 非決定論的システムのテストと評価戦略の設計
- コンテキスト、RAG、ロングコンテキストの検索をマネージャーする。
- 出力の非一貫性と構造化の信頼性に対処する。
- 安全性とコンテンツモデレーションフレームワークの実装
- アライメントの課題と緩和テクニックを探求する
- オープンソースモデルをローカルに活用する
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