本書は，画像識別や自然言語処理といった実務における代表的なタスクで現れるモデルのファインチューニング，さらに近年著しく発達している生成AIモデルのファインチューニング，および，強化学習を活用したファインチューニングについて，それぞれ具体的なPythonコードを通じて基本から実践までわかりやすく説明した書籍です．
ファインチューニングを実務で活用することを目指すエンジニアや研究者，および学生の方々を対象に，実務に直結したアドバイスや具体的な手法を提供し，現場での実践力を高めていただくことを目標としています．
それぞれのタスクを実施するための手続きを「レシピ」としてパッケージ化して，その中身を「レシピの概要」「事前準備」「ファインチューニング実装」「評価」「応用レシピ」としています．著者らの所属する株式会社 Laboro.AIの貴重なノウハウにもとづく具体的なPythonコードを通じて基本的かつ実践的な考え方を理解していただき，さらにそれを読者の皆さん自身の課題に合わせて修正できるようにしています．
これからファインチューニングを始めたい，あるいはファインチューニングの実践におけるコツを知りたい方におすすめの書籍です．
https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274232381/
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Chapter 1 ファインチューニングの基礎知識
Chapter 2 画像のファインチューニング
Chapter 3 自然言語処理のファインチューニング
Chapter 4 生成AIのファインチューニング
Chapter 5 強化学習によるファインチューニング
Appendix 評価指標
Chapter 1 ファインチューニングの基礎知識
機械学習とは
ファインチューニングとは
ファインチューニングのプロセス
発展的な話題
Chapter 2 画像のファインチューニング
このChapterで取り扱うタスクと機械学習モデル
画像ファインチューニングのしくみ
画像分類のファインチューニング
物体検出モデルのファインチューニング
距離学習のファインチューニング
教師なし異常検知
Chapter 3 自然言語処理のファインチューニング
自然言語処理とは
テキスト分類のファインチューニング
マルチラベルテキスト分類のファインチューニング
類似文章検索のファインチューニング
Chapter 4 生成AIのファインチューニング
生成AI
プロンプトエンジニアリングによる質問応答
LoRAによる質問応答のファインチューニング
インストラクションチューニングによる質問応答のファインチューニング
画像生成のファインチューニング
Chapter 5 強化学習によるファインチューニング
強化学習とRLHF
ポジティブな文生成のファインチューニング
Appendix 評価指標
2値分類の評価指標
マルチクラス分類の評価方法
物体検知問題の評価指標
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