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【送料無料】〔予約〕モダンTransformer[Llama 4/Gemma 3世代] モデルの基礎から、RAG、SLM、LLMの実践まで ／NicoleKoenigstein／株式会社クイープ

ジャンル: AI・機械学習書籍
ショップ: bookfan 2号店 楽天市場店
商品コード: bookfan:13122545

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※商品画像はイメージや仮デザインが含まれている場合があります。帯の有無など実際と異なる場合があります。著者NicoleKoenigstein 株式会社クイープ出版社インプレス発売日2026年06月18日ISBN9784295024460キーワードもだんとらんすふぉーまーらまふぉーじぇますりーせだ モダントランスフォーマーラマフォージェマスリーセダ9784295024460

本書は、Transformerアーキテクチャの基礎から、Llama 4やGemma 3といった次世代モデルの潮流、そしてRAG（検索拡張生成）やSLM（小規模言語モデル）の実装に至るまでを網羅した、最先端のAIエンジニアリングの教科書です。単なる理論の解説に留まらず、モデルの規模拡大（LLM）と、計算効率の追求（SLM）という、現在進行形で起きているAI開発の二極化するパラダイムシフトを、構造的な視点から解き明かしています。章構成は、アテンション・メカニズムの数学的基礎から始まり、最新モデルにおけるアーキテクチャの変遷、外部知識を動的に参照してハルシネーションを抑制するRAGの構築手法、さらにはエッジデバイスでの運用を見据えたSLMの最適化と量子化技術まで、極めて実践的なステップを辿ります。核心的なメッセージは、「モデルの巨大化に依存するのではなく、アーキテクチャの深い理解と、RAGやSLMといった周辺技術をいかに有機的に統合するかこそが、次世代のAIアプリケーション開発における真の勝機である」という点にあります。大規模な計算資源を持つ組織だけでなく、限られたリソースで高度なAIを構築しようとするすべての開発者にとって、技術的指針となる内容です。また、単なる実装手法の羅列ではなく、なぜその技術が必要なのかという背景にある理論的必然性まで踏み込んで解説されています。

• 次世代モデル（Llama 4/Gemma 3世代）におけるアーキテクチャの構造的進化
• RAG（検索拡張生成）を用いた、外部知識の統合と回答精度の向上テクニック
• LLMの巨大化と、エッジ展開を可能にするSLM（小規模言語モデル）の戦略的使い分け
• アテンション・メカニズムの高度な理解と、計算コストを削減する最新の最適化手法
• モデルのファインチューニングおよび適応的学習における実践的なプロセス
• 大規模言語モデルのデプロイメントにおける、レイテンシと精度のトレードオフ管理
• 高品質なデータパイプラインの構築と、生成AIの性能を左右するデータエンジニアリング

• 最新のTransformerアーキテクチャに関する数学的・構造的な深い洞察
• ベクトルデータベースを活用した、実用的なRAGシステムの設計・構築スキル
• リソース制約下でのSLM（小規模言語モデル）の最適化および実装能力
• 大規模モデルの性能を最大限に引き出すための、高度なプロンプティング技術
• AIアプリケーションの精度評価、モニタリング、および継続的な改善プロセス

• 最新のLLM・SLM技術を実務に導入しようとしているAIエンジニア
• RAGを用いた、高精度な検索・回答システムを構築したいソフトウェア開発者
• モデルの軽量化やエッジAIへの応用を研究・開発するデータサイエンティスト
• 次世代のAI技術動向を把握し、企業の技術戦略を策定するテックリードやCTO

Nicole Koenigsteinは、大規模言語モデル（LLM）のアーキテクチャ設計と、その実用的なデプロイメントにおける世界的権威の一人です。深層学習の理論と、RAGやSLMといった最新の応用技術を融合させる専門性を持ち、複雑なAIモデルをいかに効率的かつ高精度に社会実装するかという課題に対し、常に最先端の知見を提供し続けています。

従来のTransformer解説書が、主にBERTやGPT-2といった古典的なモデルの構造解説に重きを置いていたのに対し、本書は「Llama 4/Gemma 3世代」という、より高度な推論能力と効率性を両立した次世代モデルに焦点を当てています。単なるモデルの解説書ではなく、RAGやSLMといった、モデルの外側にあるエコシステム全体を俯瞰する、より実践的な「システム構築」の視点を持った一冊です。

本書の最大の価値は、急速に進化する生成AIの潮流を、「モデルの規模」という単一の軸ではなく、「構造の進化」「知識の拡張（RAG）」「効率の追求（SLM）」という多角的な視点で捉え直している点にあります。読者は、単に最新のモデルを使う方法を学ぶだけでなく、モデルの限界を理解し、それを周辺技術で補完して実用的なシステムへと昇華させる、真のAIエンジニアリングの思考プロセスを習得できます。技術の流行に左右されない、強固な技術的基盤を築きたいすべての人にとって、必読のバイブルと言えるでしょう。