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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―（オーム社） [電子書籍]Ω

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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―（オーム社） [電子書籍]Ω』はセカイモンでkJ-000d996108から出品され、975の入札を集めて04月18日 15時 18分に、2,059円で落札されました。即決価格は2,059円でした。決済方法はに対応。青森県からの発送料は落札者が負担しました。ＰＲオプションはストア、取りナビ(ベータ版)を利用したオークション、即買でした。

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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。・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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落札価格: 2059円

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即決価格: 2059円

入札単位: 100円

商品状態: 新品、未使用

個数: 1

開始日時: 2025.02.27 3:27

終了日時: 2025.04.18 16:52

自動延長: なし

早期終了: なし

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