本のサイズ:B5変/2C/272ページ
著者: 掌田津耶乃
発売日:2024年12月10日

【本書のサポートサイト】https://www.rutles.co.jp/download/553/index.html


GPT-４に匹敵、もしくは超える性能を持つ4つの次世代AIモデルをピックアップ。Claud、Command-R、Gemini、LalmaをPythonとJavascrip(Node js)で、プログラミングするための基礎知識を解説!

本書まえがきより

「AI の進化についていけない……」
　内心、そう思っている人は多いんじゃないでしょうか。

次々とリリースされる新しいLLM、AI チャット、その他諸々のAI 関連のサービス。「AI の機能を活用してアプリやサービスを作成したい」と考えていても、このスピードについていけない。何を、どれを使えばいいのかわからない。
　そんな人のために、本書は現時点で「次世代AIモデル」と断言できる4つのLLMをピックアップし、それらをプログラミングするための基礎知識を身につけていきます。
　現在、OpenAI 以外のもので「これは押さえておくべき」と言えるLLMは4つだけです。
◦ Anthropic/Claude
◦ Cohere/Command-R
◦ Google/Gemini
◦ Meta/Llama

　 これらの最新版さえ押さえておけば、当面の間、AIの最先端に居続けることができるでしょう。
この4つのモデルはOpenAI のGPT-4 に匹敵するか、これを超える性能を持つと評価されているものです。
今の時代に「最新のAI を活用したい」と思うなら、これらの中からモデルを選定し、使い方をマスターするのが一番です。

　 これらはいずれも非常に高い性能を持っていますが、その働きや使い方は微妙に違います。本書でこれらのモデルの性格を理解し、自分にとってどのモデルを使うのが最適か判断して下さい。

Chapter 1 次世代AIモデルを理解する
1.1. 大規模言語モデルの進化と現状

Chapter 2 Claude APIを利用する
2.1. Claude API利用の準備
2.2. PythonでAPIを利用する
2.3. JavaScriptでAPIを利用する
2.4. HTTPリクエストによるアクセス

Chapter 3 Command-R APIを利用する
3.1. Command-R API利用の準備
3.2. PythonでAPIを利用する
3.3. JavaScriptでAPIを利用する
3.4. HTTPリクエストによるアクセス
Chapter 4 Llamaを利用する
4.1. クラウドAPIからLlamaを利用（Groq）
4.2. PythonでLlamaを利用（Groq）
4.3. JavaScriptでLlamaを利用（Groq）
4.4. ローカル環境でLlamaを利用（Ollama）
4.5. HTTPリクエストで利用（Ollama）

Chapter 5 Geminiを利用する
5.1. Google AI Studioの利用
5.2. PythonからGeminiを利用する
5.3. JavaScriptからGeminiを利用する
5.4. HTTPリクエストでGeminiを利用する

索引