ゼロから作るDeep Learning ❻ — LLM編

ゼロから作るDeep Learning ❻ — LLM編｜オライリー・ジャパン

トークナイザ、モデル、学習を段階的に実装し、言語モデルの構成と学習処理を理解する書籍。

シリーズ第6巻はLLMを対象に、トークナイザ、Transformer、事前学習と事後学習を実装します。出版社はCodeBot、StoryBot、WebBotの3段階の構成を案内しています。文章を扱うモデルの部品と学習の関係を追う読書候補です。

書誌・著者・翻訳：斎藤康毅　著／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401611/

書誌・発行日と分量：2026-06-03発行 / 384ページ（出版社表記）／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401611/

書誌・ISBN：978-4-8144-0161-1／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401611/

学習内容・扱うテーマ：LLM / トークナイザ / 追加学習／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401611/

学習内容・構成と学習範囲：CodeBot・StoryBot・WebBotの3段階で、トークナイザ・モデル・学習を実装／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401611/

対象：Pythonとニューラルネットワークの基本を持ち、LLMを構成する処理を小さな実装から理解したい読者。。形式：書籍。言語：日本語。利用条件：有料書籍。紙・電子版の有無、価格、在庫は出版社の公式ページで確認。

確認事項（編集部）：発行時点の内容です。利用するライブラリ・クラウドサービスの現在の仕様、正誤表、サンプルコードの動作条件を確認してください。

出典：オライリー・ジャパン「ゼロから作るDeep Learning ❻ — 書誌・目次」／公開・更新情報：2026-06-03／確認日：2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401611/

トークナイザ・モデル・学習を、一つの入力からつなげて理解したい

編集部の整理 · 2026-09-15

モデルだけを変えても、語彙や入力の形、学習の目的が合わなければ動作は一致しません。本巻の三段階を読む際は、各段階で変わる部品と変わらない部品を表にします。短い文章が番号へ変わり、次の記号を予測し、学習によって変化する過程を追う読み方を提案します。

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. 短い文章の変換を確かめる：文字列、分割結果、番号、元へ戻した文章を並べます。日本語や記号を含むときの違いも記録します。

2. モデルの出力と学習対象を対応させる：どの位置の何を予測するかを書きます。入力と正解のずらし方や、見てはいけない先の情報を隠す処理を確認します。

3. 段階ごとの変更と結果を残す：モデル・語彙・学習データ・設定を一組で保存します。生成例の変化と、計算資源や実行時間を分けて記録します。

3段階は教材の構成で、商用LLMと同じ能力へ到達する保証ではありません。使用するデータ・重みの利用条件と環境を確認してください。出版社情報に基づく案内で、全編実行の評価ではありません。