AWSではじめる生成AI ―RAGアプリケーション開発から、基盤モデルの微調整、マルチモーダルAI活用までを試して学ぶ

本書への賛辞

心躍る本が、ここにある。この本には、背景や理論的情報から、詳細で実践的なコード、スクリプト、手順説明まで、いずれをとっても重要な内容が、見事に織り交ぜられているからだ。この本を読むのは楽しかった。読者のあなたもやがてそう思うだろうと確信している！ 基礎をはじめとして、生成AIの基盤モデル、プロンプトエンジニアリング、その他多くの学びがあることだろう。その上で大規模言語モデルを見ていき、Amazon SageMakerでのLLM利用法も理解できる。基本をマスターしてからは、いろいろな形式の微調整について学ぶ機会がある。その上で至るのが、この本の核心ということになるだろう。テキストや画像を含む様々なモダリティの基盤モデルを用いて、文脈に応じた論理的判断を実行する。そんな力を有するアプリケーションの、開発方法を学ぶのだ。

──Jeff Barr、バイスプレジデント兼チーフエバンジェリスト@AWS

この本は、生成AIに基づくソリューションをAWS上に構築する際に役立つ、包括的な知識の宝庫だ。LLMとマルチモーダルモデルに関する、主要な概念、落とし穴、ベストプラクティスを、Chris、Antje、Shelbeeは、現実世界での例を使って見事に解説している。着想にはじまり本番環境に出すまでの、生成AIソリューション開発の旅を加速する、まさに今この時に活かせる知識が詰まっているのが、この本なのだ。

──Geeta Chauhan、応用AIリーダー@Meta

生成AIアプリケーションの開発およびデプロイの過程には、複雑な意思決定項目が多数存在する。そんな決定の数々を総合した結果として、アプリケーションが高品質な出力を生み出せるか、また、コスト効率、スケーラビリティ、信頼性がいずれも高い状態でアプリケーションを実行可能かが決まる。それを念頭にこの本は、基盤技術をわかりやすく説明してくれる。読者が意思決定項目を理解した上で決定できるようにすることで、生成AIアプリケーションのローンチを最終的な成功に導く、考え抜かれた手引きを提供してくれるのだ。 ...