大規模言語モデル入門

大規模言語モデル入門｜山田育矢監修・著、鈴木正敏・山田康輔・李凌寒著／技術評論社

LLMの理論とPythonによる実装を学ぶ技術書。

Transformerの構造とLLMの基礎から、追加学習、固有表現、要約、文の埋め込み、質問応答へ進む技術書です。出版社はHugging Face transformersを使う実装を案内しています。日本語の処理を、理論とタスク別の実装に対応させる観点で紹介します。

学習内容・構成と学習範囲：Transformer、追加学習、固有表現、要約、文埋め込み、日本語の質問応答／確認 2026-09-15／https://gihyo.jp/book/2023/978-4-297-13633-8

対象：Pythonのプログラミング経験があり、日本語を含む文章処理とLLMの構成を学びたい開発者・学生。。形式：書籍／電子書籍。言語：日本語。利用条件：有料書籍。

発売日：2023-07-29

336ページ

紙版ISBN：978-4-297-13633-8

確認事項（編集部）：Pythonと機械学習の基礎を確認する。実行時は2023年のコードと現在のライブラリの差分、サポート情報を確認する。

出典：技術評論社「大規模言語モデル入門」／公開・更新情報：2023-07-29（発売）／確認日：2026-09-15／https://gihyo.jp/book/2023/978-4-297-13633-8

日本語の文章処理で、入力の分割と出力の評価をつなげて理解したい

編集部の整理 · 2026-09-15

日本語の表記や文の長さが変わると、トークン化や抽出結果の扱いも変わります。本書の理論とタスク別の章を読む際は、短い実例を用意して、元の文章、モデルへ渡る入力、求める出力を並べます。事前学習モデルを呼べたことと、用途に合う結果が得られることを分けて確認します。

以下は公開情報を踏まえた手順の提案です。当社による製品検証・受講・実読の結果ではありません。

1. 用途と日本語の入力例を選ぶ：固有名詞の抽出や要約など一つに絞ります。表記揺れ、長い文、必要な答えがない例を含めます。

2. モデルの構成と入出力を対応させる：分類、生成、埋め込みで何が返るかを確認します。入力の切り詰めや、元の文への位置の対応も記録します。

3. 正解の根拠を残して評価する：抽出範囲や残すべき事実を先に決めます。追加学習を試す場合も、評価用の例を学習用と区別します。

2023年の掲載モデルとコードを、現在の利用条件や性能として扱いません。正誤表・サポートと利用環境を確認してください。全編実読や実装の追試を行った紹介ではありません。