- 出版社: オーム社
LLMのファインチューニングとRAG ―チャットボット開発による実践―
著者 新納浩幸【著】
※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。
ローカルLLMでファインチューニングとRAGを学ぼう!
本書は、公開されている大規模言語モデル(LLM: Large Language Model)を使ってローカル環境に独自のチャットボットを構築することを目標に、LLM のファインチューニングと RAG (Retrieval Augmented Generation) の基礎と、そのプログラミングについて学ぶものです。
ChatGPTの台頭により、高性能なチャットボットへの期待が急速に高まっています。しかし、そのチャットボットの核となるLLMは基本的に言語モデルであるために、幻覚(誤った情報)を生成してしまいます。とくに、LLMはローカルな情報や最新の情報は持っていないため、それらに関する質問に対しては正しい回答が期待できません。また、ChatGPTのようにLLMが外部のサーバにある場合、自社データや顧客データを入力することには抵抗があると思います。
本書では、そういった課題を解決するために、公開LLMをファインチューニングしたり、公開LLMを使ったRAGを構築したりすることで、よりニーズに沿ったチャットボットを構築します。こういった調整を行って構築したチャットボットは、特定の分野について深く正確に回答してくれるようになります。
<本書のポイント>
・LLMについての基本事項を学べます。
・LLMのファインチューニングの方法とRAGの構築方法を学べます。
・解説したプログラムをウェブサイトで配布します。
第1章 大規模言語モデル
第2章 ファインチューニング:言語モデルの追加学習
第3章 Instruction Tuning:指示に基づくファインチューニング
第4章 大規模言語モデルのファインチューニング
第5章 RAG:検索を併用した文生成
第6章 ChainlitによるGUIのチャットボット
LLMのファインチューニングとRAG ―チャットボット開発による実践―
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