本書は、GPT型のLLM (大規模言語モデル) を一から理解して構築するために書かれました。 テキストデータの扱い方とAttentionメカニズムのコーディングの基礎を理解した後、完全なGPTモデルの実装に取り組みます。 本書の特徴は、LLMの構築プロセス全体を包括的にカバーしていることです。これには、モデルアーキテクチャを実装するためのデータセットの扱い方から、ラベルなしデータでの事前学習、そして特定のタスク向けのファインチューニングまでが含まれています。 本書を最後まで読めばLLMの仕組みがしっかりと理解でき、独自のモデルを構築するためのスキルを身につけることができるでしょう。...