「Ｈｕｇｇｉｎｇ　Ｆａｃｅ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｓ」を使った自然言語処理の解説書。２０１７年の登場以来、Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒと呼ばれるアーキテクチャを使った大規模なモデルが急速に普及しています。本書では、Ｈｕｇｇｉｎｇ　Ｆａｃｅの開発者らが、「Ｈｕｇｇｉｎｇ　Ｆａｃｅ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｓ」を使って、これらの大規模モデルを学習しスケールする方法をわかりやすく紹介します。テキスト分類、固有表現認識、テキスト生成、要約、質問応答といったタスクだけでなく、蒸留、量子化、枝刈り、ＯＮＮＸ　Ｒｕｎｔｉｍｅといったモデルの高速化技術、ラベル付きデータが少ないときに使えるゼロショット学習や少数事例学習、その他、多言語転移やドメイン適応といった類書では扱っていない技術についても解説しています。