大規模言語モデル開発をもっと学びたい！ 生成型LLMの実装と評価に焦点をあてた「大規模言語モデル入門」の続編
「大規模言語モデル入門」の続編です。「大規模言語モデル入門」は理論と実装のバランスをとって構成しましたが，本書では実装部分で扱い切れなかった話題を取り上げ，特に大規模言語モデルの評価と生成LLMに関連する解説を充実させます。「大規模言語モデル入門」の9章に続き，10章から始まります。
10章では，後続する章で行う言語モデルの評価方法について解説します。自動評価と人手評価の2つの側面から，ベンチマーク，評価指標，具体的な評価ツールやデータセットなどを取り上げます。11～13章では，主に大規模言語モデルの性能を上げるためのトピックとして，指示チューニング，人間のフィードバックからの学習，RAGに焦点を当て，それぞれの実装方法，利用するデータセット，評価の方法について解説します。14章では大規模言語モデルの学習における並列・分散処理について詳しく解説します。大規模なデータを限られた計算資源で学習させるノウハウは多くのエンジニアにとって有益な情報となるでしょう。
大規模言語モデルの性能を高めるための各トピックの実装とともに，それぞれの評価について理解できる一冊です。
「アルゴリズムとプログラミング」を攻略して合格を目指す！ 基本情報技術者［科目B］試験の例題・対策本
「最初は鬼のように難しい」でおなじみのアルゴリズムトレーニング本の改訂版！
本書は，基本情報技術者の科目Bで出題される全20問のうち，16問を占める「アルゴリズムと擬似言語」の問題を集中的にトレーニングするための書籍です。
科目B試験の試験時間は100分間であるため，1問あたり平均5分で解く必要があります。そのためには問題への慣れが不可欠であり，試験本番で力を発揮できるようになるための実践的なトレーニングは必須です。本書は，2023年に刊行された「アルゴリズムトレーニング本」の改訂版です。初版同様，過去問及びサンプル問題，さらにはそれらを題材としたオリジナル問題を多数用意し，実践的なトレーニングが積める内容となっています。また，IPAの公開問題についても本書のサポートページに解説PDFを用意し，みなさまの理解をサポートします。
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