以前これを書きましたがそのUpdate版

入門

まずChat系で色々試す

無料版でも機能が上がってきたので、

ChatGPTでもGeminiでもCopilotでもClaudeでもPerplexityでもGrokでも何でもいいから試せばいいと思う。
OOの目的にはXXがいいとか言うけれどどれもすぐVersionUpするし、そんなのに悩むくらいなら使いましょう。一応よく言われるのが、

サービス	特徴
ChatGPT	万能な優等生型
Gemini	検索に強い。Googleサービスとの連携
Copilot	Microsoftサービスとの連携
Claude	文章表現に強い
Perplexity	調査者に強い（と言われてきたが各社Deep Research系が出てきたので微妙か）
Grok	Twitter内容を認識できる。無料ながら各社有料モデルに匹敵の性能

特にこだわりがないなら利用者が一番多いし、情報も一番多いChatGPTをひとまず試せば良いのかなと。それでも悩むというならばGMOさんの

があります。無料で、ChatGPT, Gemini,　Claude, Perplexity, DeepSeek, PLaMoの一部有料のモデルも試せる。

習うより慣れろと思いますが、プロンプトをどうしたら、とか悩むならば

この記事の内容を試していけばいいと思う。

私は『面倒なことはChatGPTにやらせよう』で本格にChatGPTを始めた。1年前の本にはなっていますが、類書が多数出ているものの痒いところに手が届く丁寧な作りで内容は古びていないと思う。

生成AIの流れとかも抑えておきたいというならば、Microsoftの畠山さんの記事なので、Microsoft Copilotによりますが、Microsoftの

がいい。毎月更新しているみたい。関連ドキュメントも参考になる

そんなこんなでChatGPTの話などを社内でしていると、「お前社内導入やれ」なんて無茶振りがくるでしょう。

がいい。中小企業向けですが、特に中小企業に限らずビジネス用途に必要なことが書かれています。

Geminiの「企業向け Gemini 活用ガイド」

Geminiの「生成AI活用事例集」

連絡先登録は必要ですが無料で利用可能です。

書籍ですと、日立さんの

が導入に向けての要点などがわかりやすく良いと思います。

東大松尾研のLLM講座の資料が公開される時がありますが現在は利用不可（2024年度の講座が終わったらまた公開してくれるといいな。

この講座タイトルや講師名でググると結構公開してくださっている資料もありますが、代替としては例えば、

2023年版にはなりますがNTTさんが公開してくれているこの資料が概要を掴むのには良いかと。

まずはTransformerを知りたいですよね。私はこれが一番わかった気がする。Attention Is All You Needを解説した英語記事の和訳。

そして、まずはLLMの基礎として自然言語処理全体について

はこれがわかりやすいと思う。
もう一段踏み込んでガッツリには

が定番ですかね。
大規模言語モデルの理論のテキストって日本語では知りうる限りないので、あとはQiita, Zennあたりの解説記事や論文を読むしか。でも今はChatGPTで論文を翻訳・解説してくれるしね。

LLMではなく、自然言語処理をDeep Learningでどう扱うか。Transformerの基礎もあるしね。

Hugging Faceの自然言語処理入門コース。自然言語処理というよりTransformersライブラリの使い方って感じ。ページ作成中や、コードが古いページもあったりだったけれど私が1年くらい前に試したときは。でも無料なのでひとまず試してみたらいいと思う。

Transfomersライブラリ周りを一通り試せる本です。一部有料のAPI利用もありますが、Google Colaboratoryで簡単に試せます。

LangChainなどのところは私がほとんど経験がないので別の方の記事などをあたってください。
一応、

を勉強中です。

東大松尾研のリサーチャーの方の情報収集記事がQiitaにあったのですが最新版はZennに移ったみたい。

全部だと膨大。研究者じゃなければ全部追う必要はないと思うけれど情報ソースとして。

政府・与党の動向