書籍『実践 LLMアプリケーション開発』（オライリー・ジャパン発行）のサポートサイトです。
技術評論社Software Design誌の連載『実践LLMアプリケーション開発』に関するサンプルコードにつきましては、こちらからご参照ください。
本リポジトリでは、日本語訳にあたり本文に掲載した修正済みの実行可能なソースコードについて、適宜補足を加えた上でGoogle Colabで実行した結果を掲載しています。
コードの利用に関しては書籍の「はじめに」をご参照ください。
なお、原著のGitHubリポジトリはこちらになります。2025年8月時点で未完成であり、本書で言及しているデータセットやコードが揃っていない場合があります。あらかじめご了承ください。
| 章 | GitHubで閲覧 | Google Colabで開く |
|---|---|---|
| 1章：イントロダクション | chapter01.ipynb |  |
| 2章：事前学習データ | chapter02.ipynb | |
| 3章：語彙とトークン化 | chapter03.ipynb | |
| 4章：アーキテクチャと学習目的 | chapter04.ipynb | |
| 5章：LLMをユースケースに合わせる | chapter05.ipynb | |
| 6章：ファインチューニング | chapter06.ipynb | |
| 7章：高度なファインチューニング手法 | chapter07.ipynb | |
| 8章：アライメントと論理的推論 | chapter08.ipynb | |
| 9章：推論の最適化 | - | - |
| 10章：LLMから外部ツールを利用する | chapter10.ipynb | |
| 11章：表現学習と埋め込み | chapter11.ipynb | |
| 12章：RAG | chapter12.ipynb | |
| 13章：デザインパターンとシステムアーキテクチャ | chapter13.ipynb | |
本リポジトリのNotebookは、Google Colabの2025-08-27の環境において実行した結果を掲載しています。
Google Colabはあらかじめ多数のパッケージがインストールされた状態で提供されています。そのため、新しいバージョンが導入された場合、バージョンの不整合が生じる可能性があります。
うまく動作しない場合は、以下のような対処方法をお試しください。
- より小規模な（パラメータ数の少ない）言語モデルで実行を試してみる。
- 古いバージョンのパッケージをインストールするなど、バージョンの組み合わせを変更してみる。
- エラーメッセージで検索したり、LLMに解決方法を尋ねてみる。
本リポジトリのコードではGoogle Colabの「シークレット」機能を利用してOpenAIのAPIキーを指定しています。以下の手順に従って、利用可能なAPIキーを指定してください。
- Google Colabの左側にある鍵マークの「シークレット」メニューをひらく
- 「+ 新しいシークレットを追加」をクリックする
- 名前に
OPENAI_API_KEYを、値にsk-から始まるOpenAIのAPIキーを入力する - 左側の「ノートブックからのアクセス」を有効にする
本書（日本語翻訳版）はAIによる翻訳をもとに制作をしています。
本書の内容については、最大限の努力をもって検証、確認していますが、誤りや不正確な点、誤解や混乱を招くような表現、単純な誤植などに気がつかれることもあるかもしれません。
そうした場合、今後の版で改善できるようお知らせいただければ幸いです。将来の改訂に関する提案なども歓迎いたします。連絡先は次のとおりです。
株式会社オライリー・ジャパン
電子メール: japan@oreilly.co.jp
この本のウェブページには、正誤表やコード例などの追加情報が掲載されています。次のURLを参照してください。
https://www.oreilly.com/library/view/designing-large-language/9781098150495/ （原書）
https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401314/ （和書）