大規模言語モデル(LLM)の仕組み入門【ChatGPT/GPT-4/Transformer】
大規模言語モデル(LLM)の背景にある仕組みをコンパクトに学ぶ講座です。ニューラルネットワークの基礎、Transformerの基礎を学んだ上で、ChatGPTなどの仕組みを学びます。生成AIの動作の裏側を想像できるようになりましょう。
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Nov 2023
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What you will learn
大規模言語モデル(LLM)の仕組みを基礎から学びます。
ニューラルネットワーク、TransformerなどのLLMのベースを基礎から学びます。
Pythonで書かれたLLMのコードを実行し、文章を生成する体験をします。
難しい数式やコード無しで、大規模言語モデル(LLM)の概要、全体像を把握できます。
Why take this course?
🚀 **大規模言語モデル(LLM)の仕組み入門** 📚
こんにちは、あなたがこの豊富な知識を広げることを楽しみにしています!🌟
「大規模言語モデル(LLM)の仫組み入門」は、ChatGPTやGPT-4のような先進的なテクノロジーがどのようにして機能するのかを学ぶための講座です。🤖
### 講座のハイライト 🚀
- **ChatGPTとLLMの世界へようこそ** - ChatGPTなどのLLMがどのようにして前世代のモデルを超えたか、その背後の技術を探求します。
- **数学の壁を乗り越える** - 可能な限り難しい数学を使わずに、LLMの基礎を理解できるように、実際のコードを動かしながら学んでいきます。
- **AIの未来を切り開く** - GPT-3.5やGPT-4のようなLLMが現在どのような分野で活躍しているかを紹介し、その可能性を感じます。
### 講座の構成 📋
Section1. LLMの概要
- LLMの基本的な概要と開発環境について学びます。
Section2. ニューラルネットワークの仕組み
- ニューラルネットワークの概要を把握し、学習の仕組みを理解します。
Section3. Transformerの仕組み
- LLMの核心であるTransformerの仕組みを学びます。
Section4. LLMの仕組み
- LLMの具体的な仕組みについて解説し、実際のライブラリを使った実装を行います。
### 学習のメリット 🎓
- **幅広い適用範囲** - LLMは自然言語処理、翻訳、要約など多様なタスクに適用できるため、この技術を身につけることで、あなたのプログラミングスキルを大幅に向上させます。
- **PythonとGoogle Colaboratory** - Pythonの基礎を解説したノートブックを事前に配布し、Google Colaboratoryを使ってプログラミングを体験します。
- **ライブでの学習体験** - この講座は、過去に実施されたライブセミナーの内容に基づいており、実際にAIに関わっている専門家から直接学ぶことができます。
### 始め方 🏁
1. **準備** - Pythonの基本を理解し、Google Colaboratoryの環境をセットアップしておきます。
2. **ノートブックの確認** - 事前に配布されたPythonの基礎のノートブックをチェックし、必要な知識を確認します。
3. **講座の開始** - 各セクションを段階的に学ぶことで、LLMの仕組みから実装までをステップバイステップ理解していきます。
### 今後は? 🤔
完了したら、あなた自身がChatGPTのようなLLMを作り上げることができる self-confidence が湧き上がるはずです!🏋️♂️🚀
今、LLMに触れる機会を逃さないようにしてください。あなたのキャリアや創造性に新たな一歩を与えることが期待されます。
**さあ、大規模言語モデルの世界への最初の一歩を踏み出しましょう!** 🎉
Reviews
T
January 30, 2024
テキストやCharGPTの回答内容を読み上げる時間が長いわりに言葉の解説が少ない。専門的なカタカナ語をしれっとしゃべるのではなく、それがどんな意味なのか解説して欲しかった。動画を見るのと資料をさっと読むのでほぼ情報量が変わらないのであれば、資料だけでよい。
Keisuke
December 12, 2023
生成AIの時代の流れ含めての講座体系は、今後、取り組むべき基礎情報を網羅した構成だったと思います。一通り書籍等で学んだ内容を、体系的に復習ができましたし、初めて見た方も必要な情報は含まれていたと思います。
泉川
December 7, 2023
生成AIの仕組みを大まかにではあるもののアルゴリズムの観点で理解でき、その活用においての実際のイメージを単なるHowToではなく解説してくれているので初心者でもわかりやすく、AIの基礎知識のある者にとっても良い内容だと思います。
Naoya
November 28, 2023
ChatGPT という見えているものの裏側の説明を単純化して説明してもらえるので、これから 機械学習について深掘りしたい場合の最初のステップとして最適!
また、動画の中でも実際に ChatGPT に「ニューラルネットワークとはなんですか?」と聞いて活用しているところが印象的でした
Y
November 25, 2023
Large language modelの仕組みについて概要を教えてくれるコースです。LLMやChat GPTの仕組みについて浅く理解するところから入りたい人向きです。従って、得られる知識も限定的なので別途追加の勉強は必須です。LLMに関する深堀まではされていないので専門的な知識を求めている人には不向きです。
K
November 12, 2023
私は、大規模言語モデル(LLM)が従来のRNNやCNNからTransformerを利用することにより、なぜここまで飛躍的に性能が向上したのかの本質的な理由が知りたいと考えてこの講座を受講しました。私にとっては、この講座は満足のいく内容ではありませんでした。
以下が理由です。
・Transformer、Attentionの処理手順の説明のみという印象で、背景にある考え方、RNNやCNNと比較した利点等、本質的な説明がされないため、「なぜこのアルゴリズムが優れているのか。」がわかりませんでした。
(並列処理が可能、等は説明されますが、「なぜ並列処理が可能なのか?」が説明されていないと思います)
・学習者が自分でできることなので、「TransformerについてChatGPTに聞いてみましょう」のように、いちいちChatGPTを使用するのは不要だと思いました。
・コード演習は、すでに用意されたライブラリ(例:BERT)を使用するのみで、それぞれのアルゴリズムの詳細は完全にブラックボックスなので、BERT等の理解のためには意味がないと思いました。
せめて、そのライブラリのパラメータ等の解説でもあれば、中身の理解も少しはできるものと思いますが、ほぼデフォルトのまま使うだけなので、何一つ得るものはありませんでした。
高橋聡
November 4, 2023
理論、仕組みが知りたく受講しました。
理論の説明において、圧縮、展開などの単語自体が何をしているのか、が、わからないのでブラックボックスのままとなり、わかりにくいです。
行列で表現できれば計算できる、というのはわかりますが、
なぜ、どういう仕組みを用いれば単語がベクトル化できるのか、が
わからないので、
「そういうものなんだ」として進むしかなく、理解というより、記憶に
近い形になってしまうため、「やや不満」とさせていただきました。
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5363328
udemy ID
6/3/2023
course created date
6/26/2023
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