LLMやエージェントの基盤技術を習得！モダンTransformerの核心に迫る書籍が7月2日に発売

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AIの進化を支えるTransformerの核心に迫る

ChatGPTやGeminiといった生成AIの急速な普及に伴い、その基盤技術である「Transformer」への理解は、エンジニアやデータサイエンティストにとって不可欠なものとなっています。特に現在は、言語を含むマルチモーダルに対応した次世代モデルが次々と登場し、モデルの小規模化（SLM）や高度なエージェント化が進む、まさに転換期です。

提供されるモデルを表面上利用するだけでは、高度なカスタマイズや現場での課題解決には限界があるでしょう。本書は、現代の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です。

数学的基盤から実践的な実装までを網羅

本書の大きな特徴は、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点です。デコーダーやエンコーダーのみの設計、Mixture-of-Experts（MoE）などのアーキテクチャのバリエーションに加え、テキスト生成戦略（思考の木など）、RAG（検索拡張生成）、ファインチューニング（QLoRAなど）、推論の最適化（FlashAttentionなど）までを網羅しています。実際に手を動かして動作を確認しながら学べるため、実務に直結する確かな技術を習得できるでしょう。

本書は以下のような方におすすめです

生成AIの基盤技術であるTransformerの内部構造を深く理解したい方
RAGやマルチモーダル、SLMの実装、最適化テクニックを学びたい方
QLoRAなどの量子化技術の活用やFlashAttentionによるスケーリングに興味がある方
データサイエンティスト、機械学習エンジニアとして実務の専門性を高めたい方
現場レベルのコードを動かしながら、理論と実践を同時に習得したい方

紙面イメージ

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章の内容が2週間限定で無料公開されます。インプレス開発の「インプレスWebブックビューアー」を利用することで、登録不要でWebブラウザから紙面を閲覧でき、PCやスマートフォンなどから場所や時間を選ばずに学習を進められます。ビューアーには、SNSでの情報共有や書籍の購入・詳細確認機能も備わっています。

無料公開へのリンクを掲載したページはこちらです。
公開期間：2026年7月2日（木）から7月15日（水）まで

本書の構成

第1部現代のTransformerモデルの基礎

第1章 Transformerはなぜ必要か
第2章詳解Transformer

第2部生成系Transformer

第3章モデルファミリとアーキテクチャのバリエーション
第4章テキスト生成戦略とプロンプティングテクニック
第5章選好アライメントとRAG

第3部専門化されたモデル

第6章マルチモーダルモデル
第7章効率的な特化型SLM
第8章 LLMの訓練と評価
第9章 LLMの最適化とスケーリング
第10章倫理的かつ責任あるLLM

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（著）、株式会社クイープ（訳）
発売日：2026年7月2日（木）
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

ご購入は以下のリンクから可能です。

著者プロフィール

Nicole Koenigstein（ニコールケーニヒシュタイン）氏は、著名なデータサイエンティスト兼定量分析研究者です。資産運用会社ワイデン・キャピタルのチーフデータサイエンティスト兼AI・定量分析部門責任者を務めています。LLM研究への資金提供に関して欧州委員会（European Commission）の外部専門家を務めるほか、規制産業における生成AIの導入について助言を行うため、証券監督者国際機構（IOSCO）の外部専門家を務めています。著書に『Math for Machine Learning』（Manning Publications）があります。

翻訳者プロフィール

株式会社クイープは、コンピュータシステムの開発、ローカライズ、コンサルティングを手がけています。最近の訳書に『Pythonではじめるクリーンアーキテクチャ SOLID原則／ドメイン駆動設計／テスト駆動開発を実践』があります。そのほかにも、『LLM本番システム構築ノウハウ基礎から実装・運用の方法、アプリ構築の実例まで』『Python ライブラリによる因果推論・因果探索 [概念と実践] 因果機械学習の鍵を解く』などを翻訳しています（いずれもインプレス発行）。