大規模言語モデル（LLM）はテキストを生成する技術であり、ChatGPTのような生成AIの核となる技術です。将来性が高いと言われるAI分野の中でも、LLMは特に注目されている分野と言えるでしょう。ただ、LLMに対する関心が高まる一方で、LLMを学び始めるハードルが高いと感じる方も多いようです。実際に、何から学べばよいかわからない、専門書は難しすぎて挫折してしまった、という声をよく耳にします。 　そこで本書では、図や例をふんだんに取り入れ、LLMの基本的な仕組みから実践的な知識まで、ステップバイステップでわかりやすく解説します。本書の特徴は次の2点です。 1）LLMの仕組みを図で解説：多くの解説書ではLLMの説明に数式を使用します。本書では、数式は最小限にし、理系出身ではない人でも直感的に理解できる図解を中心に説明を行います。 2）詳細なコメント付きサンプルコード：LLMの仕組みを理解できた後は、簡単なコード実装（Python）を通じ理解を深めます。詳細なコメント付きコードを提供しますので、Python未経験でも基本的な処理の流れを理解できます。 第1部 大規模言語モデル（LLM）の前提知識 第1章 LLMの基礎知識と学ぶメリット 第2章 大規模言語モデルの「大規模」と「言語モデル」とは 第2部 LLMの仕組みを理解する 第3章 LLMの内部構造 第4章 LLMのパラメータと学習 第5章 事前学習 第6章 ファインチューニングとヒューマンフィードバック 第7章 LLMにおけるTransformer 第3部 PythonでLLMアプリを作成する 第8章 LLMを動かしてみよう 第9章 LLMを使用したレビュー分析プログラムの開発 第10章 LLMプログラムの評価とファインチューニングによる改善 第4部 知っておきたいLLMアプリ開発の知識 第11章 プロンプトエンジニアリング｜良いプロンプトを見つける方法 第12章 LLMの比較方法と選び方 第13章 LangChainを使った発展的な実装