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書籍「誰でもわかる大規模言語モデル入門」に関連する情報提供を行っています。
リンク集
「誰でもわかる大規模言語モデル入門」内に載っているURLの一覧をまとめています。
Pythonコード（Google ColaboratoryのURL）
第8章：LLMを動かしてみよう
Google Colab: https://colab.research.google.com/drive/1o9fN9-cWq_u_g43t39EU0Fu3e1qC7k-s?usp=sharing
第9章：LLMを使用したレビュー分析プログラムの開発
Google Colab: https://colab.research.google.com/drive/1MoLHpi36d3ae1Q9MlLRh3wJTK3yXVzE2?usp=sharing
第10章：LLMの実装の評価とファインチューニングによる改善
Google Colab: https://colab.research.google.com/drive/1IJqJ8-9BWMYkHO3s96fGJJ8kEsBrMd7_?usp=sharing
第13章：LangChainを使った発展的な実装
Google Colab: https://colab.research.google.com/drive/1y641FOeULo_b1tRA2ISYaN0SDD_FpOUv?usp=sharing
付録・特典
付録：第10章におけるGeminiファインチューニングのセットアップ方法
第10章で紹介するGeminiのファインチューニングには、複雑なセットアップが必要です。以下では、そのセットアップ方法をキャプチャ付きで紹介します。
URL: https://www.staffnet.co.jp/gemini-fine-tuning
特典：OpenAI API対応のコード
本書の特典として、本書に掲載されているPythonコードのOpenAI API版を公開しています。実装されている内容はGeminiと同じで、モデルをOpenAIのGPT-4oに変更しています。
本書で紹介したGemini版のコードは無料ですが、OpenAI版の本コードを使用するには、OpenAIとの契約(有料)が必要です。
LLMの実装を学ぶ用途では無料のGeminiがおすすめですが、既に契約しておりOpenAIのモデル（GPT）を使用したい、という方はこちらを活用してください。
APIキーなどのセットアップ方法は、以下の公式チュートリアルを参照してください：
URL：https://platform.openai.com/docs/quickstart?language-preference=python
OpenAI API版_第8章：LLMを動かしてみよう
Google Colab: https://colab.research.google.com/drive/1o9fN9-cWq_u_g43t39EU0Fu3e1qC7k-s?usp=sharing
OpenAI API版_第9章：LLMを使用したレビュー分析プログラムの開発
Google Colab: https://colab.research.google.com/drive/1MoLHpi36d3ae1Q9MlLRh3wJTK3yXVzE2?usp=sharing
OpenAI API版_第10章：LLMの実装の評価とファインチューニングによる改善
Google Colab: https://colab.research.google.com/drive/1IJqJ8-9BWMYkHO3s96fGJJ8kEsBrMd7_?usp=sharing
OpenAI API版_第13章：LangChainを使った発展的な実装
Google Colab: https://colab.research.google.com/drive/1y641FOeULo_b1tRA2ISYaN0SDD_FpOUv?usp=sharing
おわりに
本書と本サポートサイトをご覧いただき、ありがとうございました。本書は「わかりやすさ」を重視し、約1年の歳月をかけて執筆しました。本書や本ページの特典を通じて、読者の皆様がLLMの理解を深めたり、より興味を抱いていただけたら幸いです。
本書を購入、AmazonやXでレビューしていただいた方々、誠にありがとうございました。執筆作業は一種孤独な作業ですが、皆様からいただいた声が大きな励みになっています。本書への評価や感想がありましたら、AmazonレビューやX(旧Twitter)などで是非お聞かせください。
これからも、皆様の学びをサポートできるような情報をお届けできるよう努めてまいります。
「誰でもわかる大規模言語モデル入門」著者 末次拓斗