2026 年 10 月 22 日に講談社から発売された『イラストで学ぶ 自然言語処理 大規模言語モデルへの最短コース』（講談社）の書籍メモです。
免責
- 本書は講談社からご恵贈いただきました
- 著者の李凌寒さんは、現職の同僚に当たります。
書籍概要
本書は、自然言語処理（NLP）の基礎理論から、現代の生成 AI の中核をなす大規模言語モデル（LLM）の最新アーキテクチャ・運用技術までを体系化した入門・解説書です。 「イラストで学ぶ」シリーズの特色通り、直感的な図解を軸にしつつ、数式や実装への接続を意識した構成です。 GitHub のサポートサイト上に Google Colab で即座に動かせる演習ノートブックが公開されています。
感想・注目ポイント
1. 言語モデルの原点から最新技法へ
本書は、第 2 章・第 3 章で古典的な N-gram や BPE（トークン化）といった言語モデルの基礎を丁寧に抑え、Transformer や MoE を経て、第 8 章の「推論スケーリング（Inference-time Scaling）」や「熟考モデル（Reasoning Models）」、外部ツールの利用といった最新動向までを端的に紹介しています。「なぜ今のアーキテクチャや推論パラダイムに至ったのか」という技術的文脈を概観できる構成が非常に心地よいです。
2. 計算資源・インフラへの目配り
個人的に特に素晴らしいと感じたのが、第 6 章で GPU/TPU などのハードウェア特性や分散学習に独立した章を割いている点です。 LLM を理論として学ぶだけでなく、現場で実際に学習・推論を利活用する際に避けて通れない並列化の基礎概念が整理されているのは、実務やコンペティション、研究開発に取り組むエンジニアにとって大きな手助けになります。
この章を本書に盛り込んだ背景については、著者による紹介記事に綴られています。AI 時代になぜ人間が教科書的な書籍を書くのか、その意義について情報の重み付けの観点から語っている素敵な記事でした。
おわりに
本記事では『イラストで学ぶ 自然言語処理 大規模言語モデルへの最短コース』（講談社）を紹介しました。 私自身、大学院時代に『イラストで学ぶ 機械学習 最小二乗法による識別モデル学習を中心に』（講談社）で機械学習を学んだ実体験があります。 比較的気軽に手に取れる入門書が増えるのはとてもありがたいなと感じました。
