『モダンTransformer』が2026年7月2日に発売
株式会社インプレスは、AIモデルの内部構造と実践技術を網羅した書籍『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』を2026年7月2日（木）に発売します。この書籍は、LLMやエージェントの基盤技術習得を目指す専門家を対象としています。
AI進化を支えるTransformerの重要性
ChatGPTやGeminiなどの生成AIが普及する中で、その基盤技術である「Transformer」への深い理解は、エンジニアやデータサイエンティストにとって不可欠です。現在は、マルチモーダル対応モデルの登場、モデルの小規模化（SLM）、エージェント化の加速といった転換期を迎えています。提供されるモデルの表層的な利用では、高度なカスタマイズや現場の課題解決には限界があり、本質的な理解が求められています。
数学的基盤から現場レベルの実装までを網羅
本書は、Transformerの構造を詳細に解説するとともに、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ます。デコーダー／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、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。読者は実際にコードを動かしながら、実務に直結する技術を習得できます。
本書は以下のような方におすすめです
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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
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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
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QLoRAなど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
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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
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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
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ます。公開期間は2026年7月2日（木）から7月15日（水）までです。
無料公開へのリンクを掲載したページ：
https://book.impress.co.jp/books/1125101146
本書の構成
第1部 現代のTransformerモデルの基礎
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第1章 Transformerはなぜ必要か
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第2章 詳解Transformer
第2部 生成系Transformer
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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
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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
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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
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第6章 マルチモーダルモデル
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第7章 効率的な特化型SLM
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第8章 LLMの訓練と評価
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第9章 LLMの最適化とスケーリング
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第10章 倫理的かつ責任あるLLM
書誌情報
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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
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シリーズ名：impress top gear
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著者：Nicole Koenigstein（著）、株式会社クイープ（訳）
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発売日：2026年7月2日（木）
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ページ数：312ページ
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サイズ：B5変型判
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定価：3,630円（本体3,300円＋税10％）
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電子版価格：3,630円（本体3,300円＋税10％）※インプレス直販価格
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ISBN：978-4-295-02446-0
書籍情報ページ：
著者・翻訳者プロフィール
Nicole Koenigstein（ニコール ケーニヒシュタイン）
著名なデータサイエンティスト兼定量分析研究者。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。欧州委員会や証券監督者国際機構（IOSCO）の外部専門家としても活動しています。
株式会社クイープ
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。多数の技術書の翻訳実績があります。
impress top gearシリーズについて
impress top gearシリーズは、IT時代の新たなトレンドを取り上げるとともに、既存の技術・知識を時代に合わせて提供する技術解説書です。読者がITのフィールドで「トップギア」へとシフトチェンジできるような技術・知識の提供を目指しています。
株式会社インプレス：https://www.impress.co.jp/
インプレスグループ：https://www.impressholdings.com/
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