LLMやエージェントの基盤技術を習得！ モダンTransformerの核心に迫る 『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7月2日に発売

インプレスグループでIT・デザイン関連メディア事業を展開する株式会社インプレス（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：高橋隆志）は、最新技術による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）に発売いたします。

■AIの進化を支えるTransformerの内部構造をひも解く

ChatGPTやGeminiをはじめとする生成AIの急速な普及に伴い、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極めて重要になっています。特に現在は、言語を含むマルチモーダルに対応した次世代モデルが続々と登場し、モデルの小規模化（SLM）や高度なエージェント化が加速する大きな転換期を迎えています。しかし、提供されるモデルを表面上利用するだけでは、高度なカスタマイズや現場の課題解決には限界があります。本書は現在、求められているモダンTransformerモデルの本質を、基礎から応用まで体系的に学べるタイムリーな一冊です。

■数学的基盤から現場レベルの実装までを一気通貫

本書の大きな特徴は、Transformerの構造を詳細に解説しつつ、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る点です。デコーダー／エンコーダーのみの設計や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（思考の木など）、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。実際に手を動かして動作を確認しながら学べるため、実務につながる確固た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

• 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
• 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
• 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
• 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
• 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

■紙面イメージ

アーキテクチャの基礎を解説

マルチモーダルとマルチモーダルRAGについて解説

■本書の第2章を2週間限定で無料公開

書籍の発売を記念して、第2章の内容を2週間限定で無料公開いたします。それらの内容は、弊社開発の「インプレスWebブックビューアー」を使って、登録不要かつWebブラウザで紙面を閲覧できるので、場所や時間を選ばずにPCやスマートフォンなどから利用できます。使用するビューアーはSNSで書籍の情報を共有したり、書籍の購入や詳細を確認したりできる機能も備えています。

・『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』無料公開へのリンクを掲載したページ：https://book.impress.co.jp/books/1125101146【公開期間：2026年7月2日（木）から7月15日（水）まで】

■本書の構成

◆第1部 現代のTransformerモデルの基礎
第1章 Transformerはなぜ必要か
第2章 詳解Transformer

◆第2部 生成系Transformer
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
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
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
第6章 マルチモーダルモデル
第7章 効率的な特化型SLM
第8章 LLMの訓練と評価
第9章 LLMの最適化とスケーリング
第10章 倫理的かつ責任あるLLM

■書誌情報

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
シリーズ名：impress top gear
著者：Nicole Koenigstein（著）、株式会社クイープ（訳）
発売日：2026年7月2日（木）
ページ数：312ページ
サイズ：B5変型判
定価：3,630円（本体3,300円＋税10％）
電子版価格：3,630円（本体3,300円＋税10％）※インプレス直販価格
ISBN：978-4-295-02446-0
◇Amazonの書籍情報ページ：https://www.amazon.co.jp/dp/4295024465/
◇インプレスの書籍情報ページ：https://book.impress.co.jp/books/1125101146

■著者プロフィール

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る。LLM研究への資金提供に関して欧州委員会（European Commission）の外部専門家を務めるほか、規制産業における生成AIの導入について助言を行うため、証券監督者国際機構（IOSCO）の外部専門家を務める。著書に『Math for Machine Learning』（Manning Publications）がある。

■翻訳者プロフィール

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る。最近の訳書に『Pythonではじめるクリーンアーキテクチャ SOLID原則／ドメイン駆動設計／テスト駆動開発を実践』がある。そのほかに 『LLM本番システム構築ノウハウ 基礎から実装・運用の方法、アプリ構築の実例まで』 『Python ライブラリによる因果推論・因果探索 [概念と実践] 因果機械学習の鍵を解く』などを翻訳 （いずれもインプレス発行）。

■impress top gearシリーズについて

impress top gearシリーズは、21世紀のIT時代に求められる新たなトレンドを取り上げることに加えて、これまでの技術・知識を時代に合わせた形で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・知識を書籍として提供していきます。