付録B：参考文献
本書の執筆にあたり参考にした文献、論文、リソースをまとめています。さらなる学習や深い理解のためにご活用ください。
学術論文・研究資料
生成AI・大規模言語モデル
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Attention Is All You Need (2017)
Vaswani, A., et al.
Transformerアーキテクチャの基礎論文 -
Language Models are Few-Shot Learners (2020)
Brown, T., et al.
GPT-3の性能と few-shot learning の有効性 -
Training language models to follow instructions with human feedback (2022)
Ouyang, L., et al.
InstructGPTにおける人間フィードバックからの学習 -
Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback (2022)
Bai, Y., et al.
AI安全性とアライメントに関する研究
プロンプトエンジニアリング
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Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models (2022)
Wei, J., et al.
段階的推論の誘導手法 -
Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models (2022)
Wang, X., et al.
一貫性を利用した推論品質向上 -
ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models (2022)
Yao, S., et al.
推論と行動を組み合わせたエージェント設計
RAG・外部知識統合
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Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks (2020)
Lewis, P., et al.
RAG手法の基礎研究 -
Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering (2020)
Karpukhin, V., et al.
効果的な情報検索手法
技術書・専門書
AI・機械学習
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Deep Learning (2016)
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
MIT Press -
Hands-On Machine Learning (2019)
Aurélien Géron
O’Reilly Media -
Natural Language Processing with Python (2019)
Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper
O’Reilly Media
ソフトウェアエンジニアリング
-
Clean Code (2008)
Robert C. Martin
Prentice Hall -
The Pragmatic Programmer (2019)
David Thomas, Andrew Hunt
Addison-Wesley -
Designing Data-Intensive Applications (2017)
Martin Kleppmann
O’Reilly Media
オンラインリソース
公式ドキュメント・ガイド
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OpenAI API Documentation
https://platform.openai.com/docs -
Anthropic Claude Documentation
https://docs.anthropic.com -
Hugging Face Transformers Documentation
https://huggingface.co/docs/transformers
プロンプトエンジニアリング
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Prompt Engineering Guide
https://www.promptingguide.ai -
OpenAI Cookbook
https://github.com/openai/openai-cookbook -
LangChain Documentation
https://python.langchain.com
評価・ベンチマーク
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HELM (Holistic Evaluation of Language Models)
https://crfm.stanford.edu/helm -
BigBench
https://github.com/google/BIG-bench -
SuperGLUE
https://super.gluebenchmark.com
業界レポート・調査資料
市場動向・予測
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AI Index Report 2024
Stanford Institute for Human-Centered AI -
State of AI Report 2024
State of AI -
McKinsey Global Institute - The Age of AI
McKinsey & Company
企業活用事例
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Harvard Business Review - AI特集号
各号のAI関連記事 -
MIT Sloan Management Review - AI Research
MIT Sloan -
Deloitte AI Institute Research
Deloitte
コミュニティ・フォーラム
技術コミュニティ
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Reddit - r/MachineLearning
https://reddit.com/r/MachineLearning -
Hacker News - AI関連投稿
https://news.ycombinator.com -
Stack Overflow - AI/ML タグ
https://stackoverflow.com
学術コミュニティ
-
arXiv.org - Computer Science > Artificial Intelligence
https://arxiv.org/list/cs.AI/recent -
Papers With Code
https://paperswithcode.com -
Google Scholar
https://scholar.google.com
実践ツール・プラットフォーム
開発環境
-
Google Colab
https://colab.research.google.com -
Jupyter Notebook
https://jupyter.org -
GitHub Copilot
https://github.com/features/copilot
評価・監視ツール
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Weights & Biases
https://wandb.ai -
MLflow
https://mlflow.org -
TensorBoard
https://tensorflow.org/tensorboard
継続学習リソース
オンラインコース
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CS229: Machine Learning (Stanford)
https://cs229.stanford.edu -
Deep Learning Specialization (Coursera)
Andrew Ng -
Fast.ai Practical Deep Learning
https://fast.ai
YouTube チャンネル
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3Blue1Brown - Neural Networks
視覚的な機械学習解説 -
Two Minute Papers
最新AI研究の短時間解説 -
Lex Fridman Podcast
AI研究者へのインタビュー
定期購読推奨
学術誌
- Journal of Artificial Intelligence Research (JAIR)
- Artificial Intelligence Journal
- Nature Machine Intelligence
業界誌
- MIT Technology Review
- Wired - AI Section
- IEEE Spectrum - AI Content
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