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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
  • 定価2,640円 (本体2,400円+税)
  • 判型A5
  • 176頁
  • ISBN978-4-274-23195-7
  • 発売日2024/05/22
  • 発行元オーム社
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内容紹介

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。

目次

ダウンロード

本書に掲載しているプログラムを、圧縮ファイル(zip形式)で提供しています。圧縮ファイル(978-4-274-23195-7.zip:約136MB)をダウンロードし、解凍してご利用ください。本ファイルの著作権は、本書の著作者である新納浩幸氏に帰属します。

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  • 本ファイルは、ライブラリのバージョンアップなどに伴って動作しなくなる可能性があります。その際、継続的かつ即時の更新はお約束いたしかねます。本ファイルの動作確認は、2024年3月に本書内に記載した環境とバージョンで行っています。

正誤表

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