July 2025
Intermediate to advanced
484 pages
8h 8m
Japanese
book
生成AIのプロンプトエンジニアリング ―信頼できる生成AIの出力を得るための普遍的な入力の原則
by James Phoenix, Mike Taylor, 田村 広平, 大野 真一朗, 砂長谷 健, 土井 健, 大貫 峻平, 石山 将成
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2章テキスト生成のための大規模言語モデル入門
人工知能の分野での昨今の注目は大規模言語モデル（LLM）の進化にあります。以前の柔軟性に欠けるテキスト生成モデルとは異なり、LLMははるかに大量のデータを処理し、学習することができます。そして、その結果、人間が書くような自然なテキストを生成できるようになりました。LLMは、コンテンツの作成からソフトウェア開発の自動化、そして、リアルタイムのインタラクティブなチャットボット体験の実現まで、さまざまなアプリケーションにわたって広く応用されています。
2.1 LLMとは何か？
LLMは、テキストの意味を理解し、人間が書いたものと見分けがつかないようなテキストを生成するための高度なアルゴリズムを利用したモデルです。もしChatGPTと対話したことがあるなら、整然として文脈に合った文章を生成する能力に驚いたのではないでしょうか。それがLLMの力なのです。
自然言語処理（Natural Language Processing：NLP）とLLMにおいて、基本的な言語単位はトークンです。トークン※1は、文、単語、さらには単語の一部を表します。テキストデータの大きさを理解するための有用な方法は、それを構成するトークンの数を見ることです。例えば、100トークンのテキストは、英語では約75語に相当します。モデルによってトークン容量が異なるため、この比率はLLMの処理限界を管理する上で重要です。
トークン化は、テキストをトークンに分解するプロセスであり、NLPタスクのデータを準備する上で重要なステップです。トークン化には、 ...
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I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.