内容紹介

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◆ChatGPTのしくみがよくわかる◆

ChatGPTの登場によってAIが身近に感じられるようになりました。AIを使いこなすことによって生活が豊かになる、そんな未来がすぐそこまできています。本書では、「大規模言語モデル」の基本から「トランスフォーマー」や「APIを使ったAI開発」まで、ChatGPTを支える技術を図を交えながら詳しく解説しています。

■こんな方におすすめ

・ChatGPTや大規模言語処理について知りたい人

■目次

●1章 ChatGPT

　　01 ChatGPTとは

　　02 ChatGPTの便利な機能

　　03 プロンプトエンジニアリング

　　04 ChatGPTのエンジン（大規模言語モデル）

　　05 GPTs（AIのカスタマイズ機能）

　　06 ChatGPT以外のAIチャットサービス

　　07 AIチャットの利用における注意点

●2章 人工知能

　　08 AI（人工知能）

　　09 AIの歴史

　　10 生成AIと汎用人工知能

●3章 機械学習と深層学習

　　11 機械学習

　　12 ニューラルネットワーク

　　13 ニューラルネットワークの学習

　　14 正則化

　　15 コンピュータで数値を扱う方法

　　16 量子化

　　17 GPUを使った深層学習

●4章 自然言語処理

　　18 自然言語処理

　　19 文字と文字コード

　　20 単語とトークン

　　21 トークナイザー

　　22 Word2Vec

　　23 埋め込みベクトル

●5章 大規模言語モデル

　　24 言語モデル

　　25 大規模言語モデル

　　26 ニューラルネットワークの汎用性と基盤モデル

　　27 スケーリング則と創発性

　　28 言語モデルによるテキスト生成の仕組み

　　29 テキスト生成の戦略

　　30 言語モデルによるAIチャット

　　31 ローカルLLM

　　32 大規模言語モデルのライセンス

　　33 大規模言語モデルの評価

　　34 大規模言語モデルの学習〜事前学習〜

　　35 大規模言語モデルの学習〜ファインチューニング〜

　　36 コンテキスト内学習

●6章 トランスフォーマー

　　37 回帰型ニューラルネットワーク（RNN）

　　38 注意機構（Attention）

　　39 注意機構の計算

　　40 トランスフォーマー（Transformer）

　　41 BERT

　　42 GPT（Generative Pretrained Transformer）

●7章 APIを使ったAI開発

　　43 OpenAI APIの利用

　　44 テキスト生成API（Completion API等）

　　45 OpenAI APIの料金

　　46 テキスト生成APIに指定するパラメータ

　　47 テキスト生成APIと外部ツールの連携〜Function Calling〜

　　48 埋め込みベクトル生成APIと規約違反チェックAPI

　　49 OpenAI以外の大規模言語モデルAPIサービス

　　50 Retrieval Augmented Generation（RAG）

●8章 大規模言語モデルの影響

　　51 生成AIのリスクとセキュリティ

　　52 AIの偏りとアライメント

　　53 ハルシネーション（幻覚）

　　54 AIの民主化

　　55 大規模言語モデルの多言語対応

　　56 AIと哲学

■著者プロフィール

中谷秀洋：サイボウズ・ラボ（株）所属。子供のころからプログラムと小説を書き、現在は機械学習や自然言語処理、LLMを中心とした研究開発に携わる。著書に『［プログラミング体感まんが］ぺたスクリプト ── もしもプログラミングできるシールがあったなら』『わけがわかる機械学習 ── 現実の問題を解くために、しくみを理解する』（ともに技術評論社）がある。