インコンテキスト学習を学ぶ本は、手法を中心に読みたいのか、LLMの基礎から学びたいのかで迷いますよね。
Few-shotプロンプトやPrompt Engineeringなど、目次にあるテーマを手がかりにすると、学びたい範囲を考えやすいです。
今回は、『大規模言語モデルを使いこなすためのプロンプトエンジニアリングの教科書』と『Large Language Models』をご紹介します。
おすすめ商品の早見表
| 商品名 | ページ数 | 参考価格 |
|---|---|---|
 大規模言語モデルを使いこなすためのプロンプトエンジニアリングの教科書 | 416ページ | 3,445円（2026-11-03時点） |
| Large Language Models | XX, 466ページ | — |
大規模言語モデルを使いこなすためのプロンプトエンジニアリングの教科書
Few-shotプロンプトを含むプロンプトエンジニアリングを学びたい人には、『大規模言語モデルを使いこなすためのプロンプトエンジニアリングの教科書』がおすすめです。望んだ回答を得るための手法を扱い、後半では大規模言語モデルのAPI利用も紹介しています。本書では、ChatGPT（3.5/4）、Google Gemini、Anthropic Claude、Microsoft Bingチャット、Llama 2などのオープンソース大規模言語モデルを対象にしています。回答の一部や使い方は、紙面ではなく特典Webサイトに掲載されている場合があります。
Large Language Models
インコンテキスト学習をLLMの基礎や学習工程とあわせて学びたい人には、『Large Language Models』がおすすめです。事前学習からファインチューニングまでを扱い、インコンテキスト学習やChain-of-Thoughtなどのプロンプト戦略も取り上げています。初心者から経験豊富な専門家までを対象にしています。
学びたい内容に合わせて選ぶ
- Few-shotプロンプトや大規模言語モデルのAPI利用を学びたい人
- インコンテキスト学習をLLMの基礎や学習工程とあわせて学びたい人
ハードカバー版と電子書籍を選べます
紙の本を選びたい場合、今回紹介しているのはハードカバー版です。同じ書籍の電子版はEPUBとPDFで提供されているため、電子書籍を希望する場合はこの2形式から選べます。
Amazon の PC をスコア化してみた
Amazonにある8〜14インチの小型WindowsタブレットやノートPCを、スペック別にスコア化して比較・ランキング。
