大規模モデル開発を体系的に学びたい場合、オンラインチュートリアルは断片的で深みに欠けることが多いです。書籍を購入するという選択肢もありますが、市場には無数の書籍が流通しており、その質には大きなばらつきがあり、結局、内容が不十分なものに終わってしまう可能性が高くなります。 GitHubでたまたま、エンジニア向けのLLM関連書籍を厳選したリストを見つけました。「Awesome LLM Books」です。質の高い実用的な技術書だけが掲載されているので、探す手間が省けます。 選ばれた本が高品質であることを保証するために、Amazon の評価、Goodreads のレビュー、ソーシャル メディアの話題、著者の個人的な読書体験を考慮した、厳格な 6 段階の選択プロセスが採用されました。 GitHub: https://t.co/DlPbC4Z11p これは、LLM のゼロからの構築、RAG アプリケーションの開発、AI エージェントの設計から、セキュリティと実稼働環境の展開のモデル化まで、包括的な知識システムをカバーしています。 さらに、本書に関する基本情報が記載されており、付属の GitHub コード リポジトリへのリンクも配慮して含まれているため、本書を読みながらコードを実行するのに便利です。 本を読んで大規模モデル技術の基礎を固めたいと考えている場合は、この「落とし穴を避ける」ガイドを保管しておく価値があります。
