エンダ・ウーによるトランスフォーマーLLMの仕組みに関する無料コース

2.8K 01

トランスフォーマーLLMはどのように機能するのか？

変圧器 How LLMs Workは、Hands-On Large Language Modelsの著者であるJay AlammarとMaarten GrootendorstとのコラボレーションによるDeepLearning.AIのコースです。このコースでは、大規模言語モデル（LLM）をサポートするTransformerアーキテクチャを詳しく見ていきます。このコースでは、言語の数値表現の進化から始まり、曖昧性解消、Transformerブロックのアテンションメカニズムやフィードフォワード層、計算をキャッシュすることでパフォーマンスを向上させる方法などのトピックを扱います。コース修了後は、LLMがどのように言語を処理するのかについて深く理解し、関連する論文を読んで理解できるようになり、LLMアプリケーションを構築する能力が向上します。

変圧器LLMの仕組みのコース目標

言語の数値表現の進化を理解する単純なBag-of-Wordsモデルから複雑なTransformerアーキテクチャまで、言語がデジタルでどのように表現されるかを理解する。
分詞処理をマスターする入力テキストを「トークン」に分解する方法を学習し、トークンがどのように言語モデルに入力されるかを理解する。
トランスフォーマー・アーキテクチャーに飛び込む曖昧性解消と埋め込み、Transformerブロックのスタッキング、言語モデルのヘッダーである。
トランスフォーマー・ブロックの詳細を理解する注意のメカニズムやフィードフォワード層、そしてそれらがどのように連携してテキストを処理し生成するのかを含む。
学習パフォーマンスの最適化キャッシュ・コンピューティングなどのテクニックによってTransformerのパフォーマンスを向上させる方法を学びます。
実践的応用探求ハギング・フェイス・トランスフォーマー・ライブラリーを通じて、実用性を高めた最近のモデル実装を探る。

トランスフォーマーLLMのコース概要

変圧器LLMの概要最新の大規模言語モデル（LLM）の文脈におけるTransformerアーキテクチャの目的、構造、重要性の紹介。
言語表現の進化Bag-of-WordsからWord2Vec、そしてTransformerアーキテクチャへと続く言語モデリングの進化。
分詞と埋め込み入力テキストがどのようにトークンに分解され、トークンがどのように埋め込みベクトルに変換されるかを学ぶ。
変圧器ブロックトランスフォーマー・ブロックの構造を理解する（自己アテンション・メカニズムやフィード・フォワード・ネットワークの役割を含む）。
ロング・アテンション複数の「ヘッド」を通して入力の異なる側面を捉えることで、マルチヘッド注意メカニズムがどのようにモデルのパフォーマンスを向上させることができるかを探る。
トランス・ブロック・スタッキング複数のTransformerブロックを積み重ねてディープモデルを構築する方法と、残差リンクとレイヤーの正規化の役割について学びます。
言語モデルヘッダー言語モデルのヘッダーから次のトークンの確率分布を生成することによって、Transformerがどのようにテキスト生成を実装しているかを理解する。
キャッシングメカニズムTransformerモデルの推論速度をキャッシュメカニズムによって向上させる方法と、キャッシュの実践的な応用について学びます。
最新の建築イノベーションMoE（Mixture-of-Experts）やその他のトランスフォーマーアーキテクチャーの最新イノベーションを紹介。
ハギング・フェイスを持つトランスフォーマーの実装Hugging Face Transformers ライブラリを使って、事前にトレーニングされたトランスフォーマーモデルをロードし、微調整する方法を学びます。
トランスフォーマーのハンズオンコーディングTransformerの主要コンポーネントの実装方法を学び、実践的なコーディング演習を通してシンプルなTransformerモデルを構築します。
読解研究論文トランスフォーマー関連研究論文の読み解き方を学び、最近の論文とその分野への貢献を分析する。
LLM申請書の作成LLMベースのアプリケーションを開発する方法を探求し、Transformerアーキテクチャの将来の方向性と潜在的なアプリケーションについて議論する。

変圧器LLMの仕組みに関するコースアドレス

コース住所::ディープラーニング.AI

トランスフォーマーLLMの就職先

自然言語処理（NLP）研究者Transformerアーキテクチャを徹底的に研究し、言語理解・生成・翻訳分野における最先端のアプリケーションを探求し、自然言語処理技術の発展を促進する。
機械学習エンジニアモデルのパフォーマンスを最適化し、モデルの精度と効率を向上させ、より強力な言語モデルアプリケーションを開発できるようになります。
データサイエンティスト大規模なテキストデータをTransformerアーキテクチャで処理・分析し、意思決定をサポートするためのパターンや情報をマイニングする。
ソフトウェア開発者Transformer LLMをチャットボットやコンテンツ推薦システムなどの様々なソフトウェアアプリケーションに統合し、製品のインテリジェンスを強化する。
人工知能愛好家Transformerのアーキテクチャに興味があり、その仕組みを学び、AI技術をより深く理解し、技術的な視野を広げたいと考えている方。