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インプレス、AIモデルの内部構造と実践技術を網羅した書籍発売

「モダンTransformer　モデルの内部構造から、マルチモーダル／RAG／SLMの実装と最適化まで」

  • 編集部：中野信二

2026年7月2日 12:15

「モダンTransformer　モデルの内部構造から、マルチモーダル／RAG／SLMの実装と最適化まで」

　インプレスは7月2日、最新技術によるAIモデルの内部構造と実践技術を網羅した書籍「モダンTransformer　モデルの内部構造から、マルチモーダル／RAG／SLMの実装と最適化まで」を発売した。

書誌情報

  • 書名：モダンTransformer　モデルの内部構造から、マルチモーダル／RAG／SLMの実装と最適化まで
  • シリーズ名：impress top gear
  • 著者：Nicole Koenigstein、株式会社クイープ（訳）
  • 発売日：2026年7月2日
  • ページ数：312ページ
  • サイズ：B5変型判
  • 定価：3,630円（本体3,300円＋税10％）
  • 電子版価格：3,630円（本体3,300円＋税10％）※インプレス直販価格
  • ISBN：978-4-295-02446-0
  • インプレスの書籍情報ページ：https://book.impress.co.jp/books/1125101146

同書の第2章を2週間限定で無料公開

　書籍の発売を記念し、第2章の内容を7月2日～7月15日までの2週間限定で無料公開する。内容は、同社開発の登録不要かつWebブラウザーで紙面を閲覧できる「インプレスWebブックビューアー」を使って読むことができ、PCやスマートフォンなどから利用可能。同ビューアーは、SNSで書籍の情報を共有したり、書籍の購入や詳細を確認できる機能を備える。

AIの進化を支えるTransformerの内部構造をひも解く

　ChatGPTやGeminiをはじめとする生成AIの急速な普及に伴い、その基盤技術である「Transformer」への深い理解は、エンジニアやデータサイエンティストにとって重要となる。現在は、言語を含むマルチモーダルに対応した次世代モデルが登場し、モデルの小規模化（SLM）や高度なエージェント化が加速する転換期を迎えている。

　しかし、提供されるモデルの表面上を利用するだけでは、高度なカスタマイズや現場の課題解決には限界ある。同書は、現在求められているモダンTransformerモデルの本質を、基礎から応用まで体系的に学べる一冊となっている。

数学的基盤から現場レベルの実装までを一気通貫

　Transformerの構造を詳細に解説しつつ、Hugging FaceやvLLMといった最新ライブラリを用いた実践的なコード例を豊富に掲載しているところが特徴。デコーダー／エンコーダーのみの設計やMixture-of-Experts（MoE）などのアーキテクチャのバリエーションから、テキスト生成戦略（思考の木）、RAG（検索拡張生成）、ファインチューニング（QLoRA）、推論の最適化（FlashAttention）までを網羅している。

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