Transformerと生成AIによる言語モデリング

Transformerモデルは、機械が人間の言語を理解し生成する方法に革命をもたらし、今日の最も高度なAIシステムを支えています。もし、既製のAPIを使用するだけでなく、これらのアーキテクチャが内部でどのように機能するかを真に理解したいのであれば、このコースが必要な明確な基盤を提供します。 自然言語処理の絶対的な基礎から、最先端の生成モデルの内部構造に至るまでを学びます。構造化された文章による説明と段階的なコードウォークスルーを通じて、自己アテンションメカニズム、エンコーダー・デコーダー設計、および最新のモデル最適化戦略に関する実践的な知識を習得できます。 学習内容： - 単語埋め込み、トークン化、位置エンコーディングの基本的な仕組みを理解する。 - BERTのようなエンコーダーアーキテクチャを使用して、テキスト分類のためのTransformerモデルを構成し、訓練する。 - GPTのようなデコーダーアーキテクチャを使用して、テキスト生成のための因果言語モデリングを実装する。 - 自己アテンションおよびマルチヘッドアテンションの概念をコード内で直接適用する。 - 検索拡張生成（RAG）の最新の概念を探求し、言語モデルをカスタムデータと連携させる。 - 事前訓練済みモデルを特定のダウンストリームタスクに適応させるためのファインチューニング技術を実践する。 このコースは、アテンション層の実装、訓練ワークフロー、モデル評価技術の段階的な手順に進む前に、必須の専門用語とコアな定義から始まります。 このテキストのみのコースは、生成AIの強力な基礎的理解を築きたいソフトウェア開発者、データアナリスト、および技術愛好家向けに設計されています。ディープラーニングの事前の経験は必要ありませんが、Pythonの基本的な知識があると役立ちます。 今日から読み始めて、生成言語モデルの仕組みを解き明かし、独自のインテリジェントなテキストアプリケーションの構築を始めましょう。