kiryu

Keisuke KIRYU - SWE/MLE/NLP
技術評論社「LLMによる情報抽出入門」

[kiryu @AnalogTechnica]

こちらの書籍を執筆しました！

私は、大規模言語モデルの基礎を解説した「LLMことはじめ」のパート、タスク精度の改善アプローチ、LLMを活用する上での注意点についての章を担当しました。

実務で使えるテクニックも多数載せてあります。是非お手に取っていただけると嬉しいです！

[技術評論社 販売促進部 @gihyo_hansoku]

【新刊】2026年7月27日発売『LLMによる情報抽出入門〜日常のリアルなデータから価値ある情報を取り出す技術』本体3,200円+税，中田百科，桐生佳介 著，LLMによる情報抽出のノウハウを体系化した一冊！https://t.co/caoA60rgO2

[kiryu @AnalogTechnica]

「LLM推論の1セッション」を人間の営みにおける1世代に例えると、後世となる後続セッションに対してコンテキストをどのように残し、後続セッションはどのようにコンテキスト引き継ぐべきか？のヒントが得られそう、と、ふと思うなど

（特に、後世の失敗の観点から）

[kiryu @AnalogTechnica]

MIXIさんのAI研修資料、めちゃくちゃ分かりやすくて内容も充実で素晴らしいです

https://t.co/JWzpTwjK94

[kiryu @AnalogTechnica]

資料はこちらです

https://t.co/BpxRlcfsCb

[kiryu @AnalogTechnica]

今年も「大規模言語モデルことはじめ」の講師を担当しました。昨年からの変化を取り込んで、Ver2.0 にアップデートしています。

[kiryu @AnalogTechnica]

今年も「大規模言語モデルことはじめ」の講師を担当しました。昨年からの変化を取り込んで、Ver2.0 にアップデートしています。

[ITmedia AI＋ @itm_aiplus]

リクルート、新卒エンジニア向け研修資料を無料公開　“AI時代の生き残り方”など紹介する13本
https://t.co/HU7Yx55lz8

[Umepon @shunji_umetani]

すっかり紹介が遅くなってしまいましたが、同僚の中田さん、桐生さんから『LLMによる情報抽出入門』をご恵贈いただきました。お二人のLLM活用の取り組みは断片的に聞いていたのですが、その成果が、書籍として広く公開されました。実践的かつ最新の取り組みに関わる話題も多く楽しみです。

[しんちろ @sinchir0]

「LLMによる情報抽出入門」読了しました。LLMによる非構造化データからの情報抽出に関する知識が、分かりやすい説明と具体例を添えて説明されており、さらっと読むことが出来ました。

個人的には「第6章　画像データからの情報抽出」が非常に勉強になりました🙏

https://t.co/pEdN80WpNR

[やむやむ @ymym3412]

『LLMによる情報抽出入門』をご恵贈頂きました！
今まで様々なモダリティで行われていた情報抽出をこのLLM時代にどうやるかということが丁寧かつ網羅的に書かれておりとても勉強になりました
どんなことができるのか、どんなタスクがあるのかという分野のサーベイとして読むのもおすすめです！

[kiryu @AnalogTechnica]

COBOLの話を見かけましたけど、金融機関の基幹システムは俄然COBOLプログラムで動いてます。

いまこの瞬間にも日次スケジュールの夜間バッチジョブが元気に走っていることでしょう。A-AUTOが懐かしい…

[kiryu @AnalogTechnica]

@daidai3110 ギターバトルもお願いします！👊

[よこち @akira6592]

「LLMによる情報抽出入門」読了。

私でも読めるか不安でしたが、原理の説明や実用的な前処理の説明など分かりやすく助かりました🙏

途中で数式が出てきますが、ほとんどは「数学の問題の解答生成」という適用事例上の説明なので、数式が苦手は私でも大丈夫でした。
https://t.co/ZFA48ItgOR

[kiryu @AnalogTechnica]

@akira6592 初めまして、こんばんは。
この書籍を執筆した者です。この本をお手に取っていただき、加えて素敵なコメントまでポストいただき、ありがとうございます。分かりやすく丁寧に書くことを心がけましたので、このような感想を頂けて本当に嬉しいです。この本が少しでも役に立つことを願っています。

[ali @waterloo_intern]

I spent 48 hours with the Kimi K3 modeling code.

It took:
- 650 mg of caffeine (mandatory)
- 40 cans of LaCroix (optional... world record (?))
- 8 papers
- 6 months off my lifespan

Finally grokked the entire lineage of Kimi K3 and how we got here... every single step, since 2019 GPT-2

[ロボ太 @kaityo256]

技術評論社様より「LLMによる情報抽出入門 中田百科、桐生佳介著」をご恵贈いただきました。この手の本にありがちな「AIでこんなに簡単便利に！」という事例紹介に終わらず、全体を通して「LLMの中身をきちんと理解することで高品質なプロンプトを作れるようにしよう」という意思が感じられる本です。

[mamita @chemical_tree]

同僚の@AnalogTechnica 、@Chun_Pom_ から『LLMによる情報抽出入門』をご献本いただきました！精度改善のテクニックだけでなくその背後にある考え方や実際のサービスに組み込むための実践知が詰まっており、情報抽出を伴うプロダクト開発のラストワンマイルを埋めてくれる一冊だと思います。

[ジュンク堂書店池袋本店 PC書担当 @junkudo_ike_pc]

7/16先行販売:ISBN978-4-297-15727-2 技術評論社『LLMによる情報抽出入門』 中田百科、桐生佳介 著　10冊入荷

[kiryu @AnalogTechnica]

LLM推論高速化のテクニックがギュッとまとまっていてとても良い資料ですね
（最後vLLMに収束していくのもvLLM推し勢として嬉しい）

[🌭犬(SSR🐈) @Takanas0517]

https://t.co/2sxOGS08AC
あげた

[kiryu @AnalogTechnica]

https://t.co/7Z1AV0qAgc

[kiryu @AnalogTechnica]

ここまで丁寧に解説されているのを見たのは初めてです https://t.co/533SCviQNh

[kiryu @AnalogTechnica]

客観的な目線から分かりやすく考察されています。途中の用語解説がとても充実していて、読み手が迷子にならないようにする配慮が素敵です。
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国産LLMは作れるのか？ - RakutenAI 3.0の炎上から考える｜Juna1013 https://t.co/sOlyMm9Fin #zenn