
本書では、LLM を活用するために必要な基礎知識から実践的な応用例まで、体系的に幅広
く解説します。具体的には、次の図に示す内容を取り上げます。
図0.0.1
図中の矢印は、基礎や基盤となる技術を意味します。できるだけ自然な流れで章を配置して
はいますが、各章は独立しており、どこから読み始めても問題ありません。必要に応じてその
基礎・基盤となる技術の章を参照していただければと思います。例えば、LangChainの使い方
に興味がある急ぎの読者は、第5 章から読み始めても問題ありません。
各章の内容は次のとおりです。
第1章 Transformer
LLMの仕組みを理解することを目的とし、LLMの基盤となるニューラルネットワークの
アーキテクチャであるTransformer について詳しく解説します。本章では、Transformerの具
体的なアーキテクチャとして、2017年に発表されたオリジナルのTransformer と実用LLM の
一つであるLlama 3(2024 年)について解説します。また、画像や音声を扱うマルチモーダル
LLMやトークナイザ、トークンのサンプリング手法についても本章で解説します。
計算機アーキテクチャ、コンパイラ、OS(Operating ...