Transformerアーキテクチャの本おすすめ5選

Transformer関連の本は、基礎から実装まで幅があり、どこから学ぶか迷いますよね。

コード例やハンズオンを通じて実装を扱う本や、画像・音声などの応用を扱う本があります。

今回はTransformerの基礎、Vision Transformer、生成AIやNLPを扱う5冊をまとめます。

おすすめ商品の早見表

商品名扱う内容参考価格
Transformer実践ガイド ―画像・音声・時系列からエージェントまでTransformer実践ガイド ―画像・音声・時系列からエージェントまでTransformerの基礎、マルチモーダル、推論・最適化・デプロイ、AIエージェント。画像・動画・音声・時系列への応用5,280円(2026-11-03時点)
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Transformerモデルの内部構造とコード例、マルチモーダル・SLM、LLMの訓練・最適化・スケーリング3,557円(2026-11-03時点)
Vision Transformer入門Vision Transformer入門ViTの理論と実装、コンピュータビジョンおよびVision and Languageタスクへの応用3,520円(2026-11-03時点)
直感 生成AI ハンズオンで動かす拡散モデル入門Transformer・拡散モデルによる生成AIをハンズオン形式で解説。事前訓練済みモデルとオープンソースライブラリを使い、コードを動かしながら学ぶ—
基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理RoBERTaの事前学習、GPT-3などの事前学習済みモデルの微調整、機械翻訳・音声変換・質問応答などのNLPタスク—

Transformer実践ガイド ―画像・音声・時系列からエージェントまで

画像・音声・時系列などへの応用まで、Transformerの使われ方を幅広く学びたい人には、『Transformer実践ガイド ―画像・音声・時系列からエージェントまで』がおすすめです。個々のモデルにとどまらず、知的システムの構成要素としてTransformerを扱い、マルチモーダルや推論、最適化、デプロイ、AIエージェントまで解説しています。

Transformer実践ガイド ―画像・音声・時系列からエージェントまで
Transformer実践ガイド ―画像・音声・時系列からエージェントまで

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

Transformerの内部構造をコード例とともに学び、実装や最適化まで扱いたい人には、『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』がおすすめです。言語・マルチモーダル対応モデルの内部構造や実践テクニックを解説し、Hugging FaceやvLLMを使ったコード例も載っています。LLMのトレーニングやスケーリング、小規模言語モデルも取り上げています。

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
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

Vision Transformer入門

ViTに興味があり、実務の画像処理に関わる人には『Vision Transformer入門』がおすすめです。Transformerの成り立ちや理論からViTの基礎・実装へ進み、実験と可視化、コンピュータビジョンやVision and Languageへの応用も扱います。

Vision Transformer入門
Vision Transformer入門

直感 生成AI ハンズオンで動かす拡散モデル入門

生成AIを手を動かしながら学びたい機械学習エンジニア、データサイエンティスト、研究者には、『直感 生成AI ハンズオンで動かす拡散モデル入門』がおすすめです。Transformerモデルと拡散モデルを扱い、事前訓練済みモデルやオープンソースライブラリを使ってコードを動かしながら学べます。

直感 生成AI ハンズオンで動かす拡散モデル入門

基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理

Transformerの動作原理に関心があり、モデルの学習や自然言語処理への応用を知りたい人には、『基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理』がおすすめです。Hugging Faceを使ったRoBERTaの事前学習や、GPT-3などの事前学習済みモデルの微調整を段階を追って解説しています。機械翻訳、音声からテキストへの変換、質問応答といったNLPタスクも取り上げています。

基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理

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