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―
新納浩幸(著)
/オーム社
作品情報
※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
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商品情報
- 著者
- 新納浩幸
- ジャンル
- コンピュータ・情報 - コンピュータ・インターネット
- 出版社
- オーム社
- 書籍発売日
- 2024.05.24
- Reader Store発売日
- 2024.05.13
- ファイルサイズ
- 94.3MB
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