「Pythonでまなぶ ローカルLLMの訓練と使いこなし」（クジラ飛行机 著／ソシム）を書籍棚に追加しました。
本書は、Pythonを活用してローカル環境でLLM（大規模言語モデル）を訓練・活用するための実践ガイドです。外部依存を避け、安全でカスタマイズ可能なLLMの構築から、マルチモーダルAIの統合、LLMの弱点克服までを体系的に解説。次世代のAI愛好者や開発者が、自作ツールにLLMを組み込み、オリジナルモデルを作成するスキルを身につけられる一冊です。
この本で学べること
Pythonを基盤としたローカルLLMの基礎から応用までを、フルスクラッチ実装やFine-Tuningを中心に学ぶことができます。主な内容は以下の通りです：
LLMの基礎技術：LLMの仕組み、Transformerアーキテクチャの理解、トークナイザーや埋め込みの基本。
ローカルLLMを自作ツールに組み込もう：既存ツールへのLLM統合、API呼び出しやローカル実行環境のセットアップ、Pythonスクリプトによる実装例。
フルスクラッチで作るローカルLLM：ゼロからLLMを構築する手法、データ準備、モデルトレーニングのステップバイステップガイド。
Fine-Tuningで作るオリジナルLLM：既存モデル（例: LlamaやMistral）のFine-Tuning、ドメイン特化データセットの作成、ハイパーパラメータ調整。
マルチモーダルAI―画像や動画の生成AI：テキスト-to-イメージ/ビデオ生成（Stable Diffusionなど）の統合、LLMとの連携によるマルチモーダルアプリケーション開発。
LLMの弱点を克服しよう―PE/RAG/MCP：プロンプトエンジニアリング（PE）、Retrieval-Augmented Generation（RAG）、Multi-Chain Prompting（MCP）などのテクニックで、ハルシネーションやバイアスを解決。高精度な応答生成の実践。
本書では、Pythonコード例を交え、安全なローカル環境での実行を重視。顧客対応ボットや画像生成ツールなどの実務ユースケースをカバーします。
こんな方におすすめ
- PythonでLLMをローカルで訓練・活用したい開発者
- 外部API依存を避け、プライバシー重視のAIシステムを構築したい方
- Fine-TuningやマルチモーダルAIの実装に挑戦したいAI愛好者
- LLMの弱点（ハルシネーションなど）を克服する手法を学びたい方
- 自作ツールに生成AIを組み込み、オリジナルアプリケーションを作成したい方
本書は、理論解説だけでなく、フルスクラッチ構築やRAG統合などのハンズオン要素が豊富。ローカルLLMの全プロセスをPythonで効率的に習得できます。
書籍情報
- 著者: クジラ飛行机
- 出版社: ソシム
- 発行年月: 2025年09月
- ページ数: 416ページ
- ISBN: 978-4-8026-1518-1
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