大規模言語モデルを実際に動かしながら学ぶ本。事前学習済みモデルの利用、ファインチューニング、プロンプトの設計、評価の仕方といった流れを、Kaggleのコンペティションを題材に手順として示す。自然言語処理の実務に近い形で試せる構成になっている。
この本が好きなら

BERTによる自然言語処理入門
近江崇宏・金田健太郎・森長誠・江間見亜利 / オーム社 / 2021年
技術: 自然言語処理・ディープラーニング・Python

ブラウザで動かすLLM実装入門 Google Colaboratoryで実践するLLM・RAG・ファインチューニング
中西崇文 / インプレス / 2026年
技術: 大規模言語モデル・Python・機械学習

サイバーセキュリティプログラミング
ジャスティン・サイツ・ティム・アーノルド(訳: 萬谷暢崇・新井悠・加唐寛征・村上涼) / オライリー・ジャパン / 2022年(第2版) / 翻訳書
技術: セキュリティ・暗号・Python

AWSではじめるAIエージェント開発・運用
掌田津耶乃 / 日経BP / 2026年
技術: 大規模言語モデル・AWS・Python

事例で学ぶ特徴量エンジニアリング
シナン・オズデミア(訳: 砂長谷健・土井健・大貫峻平・石山将成) / オライリー・ジャパン / 2023年 / 翻訳書
技術: 機械学習・Python

現場で活用するためのAIエージェント実践入門
太田真人 / 講談社 / 2025年
技術: 大規模言語モデル・自然言語処理
ITエンジニア本大賞 技術書部門ベスト10
この本からもっと探す →書誌(講談社、2026年、ISBN 9784065415245)は国立国会図書館サーチAPI(opensearch)の検索結果で確認。著者・訳者は同APIの責任表示「高野海斗, 齋藤慎一朗, 石原祥太郎 編著」による。初版の刊行年2023年は同APIで同書名の全版を引いて確認。
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