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ChatGPTのような大規模言語モデルの基本原理を、理論を中心に説明します。

arigaram

지식공유자의 깜짝할인

大規模言語モデル(LLM)の基礎原理理解

llm성능평가및튜닝

chatGPT

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생성형AI

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입문

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자연어처리(Natural Language Processing)

챗지피티

ChatGPT

대규모 언어 모델

【基本】生成型人工知能の理解

[上級] '生成型人工知能の理解' 上級

【実習】「生成型人工知能の理解」実習

[基本] 言語モデルの原理深層理解

# [実習] '言語モデルの原理深層理解' 実習

【基本】自己回帰モデル vs. 自己注意モデル

[深化] '自己回帰モデル vs. 自己注意モデル' 深化

[実習] '自己回帰モデル vs. 自己注意モデル' 実習

[応用] Transformerアーキテクチャ

[実習] 'Transformerアーキテクチャ' 実習 --> 入力と表現

[実習] 'Transformerアーキテクチャ' 実習 --> Attentionの理解と実装 --> Scaled Dot Product Attentionの理論

[実習] 'Transformerアーキテクチャ' 実習 --> Attentionの理解と実装 --> Scaled Dot Product Attentionの実装

(予定) [実習] 'Transformer アーキテクチャ' 実習 --> Attention 理解と実装 --> その他

(予定) [実習] 'Transformerアーキテクチャ' 実習 --> Transformerブロック構成要素

(予定) [実習] 'Transformerアーキテクチャ' 実習 --> Transformer全体アーキテクチャ

(予定) [実習] 'Transformerアーキテクチャ' 実習 --> 事前学習モデルと応用

# [上級] オープンソースLLMとクローズドソースLLMの比較

【実習】「オープンソースLLMとクローズドソースLLMの比較」実習

# [基本] LLM訓練関連の基本概念の理解

[上級] 'LLM訓練関連基本概念の理解' 上級

【基本】LLMのためのトークン化実装入門

【上級編】LLMのためのトークン化完全攻略 --> 初級編

[上級] LLMのためのトークン化完全攻略 --> 中級編

[上級] LLM のためのトークン化完全攻略 --> 上級編

[基本] LLM製作全過程を理解する I (Foundation Model構築)

(投稿進行中) [基本] LLM製作全過程を理解する II (後続作業)

(予定) [上級] 'LLM製作全過程の理解' 上級 --> プロジェクト企画

(予定) [上級] 'LLM製作全過程の理解' 上級 --> データ収集

(予定) [上級] 'LLM製作全過程の理解' 上級 --> データクレンジング

(予定) [上級] 'LLM製作全過程の理解' 上級 --> データセット管理

(予定) [上級] 'LLM製作全過程の理解' 上級 --> トークン化 (Tokenization)

(予定) [上級] 'LLM製作全過程の理解' 上級 --> 事前学習 (Pre-Training)

(予定) [上級] 'LLM製作全過程の理解' 上級 --> 微調整 (Fine-Tuning)

(予定) [上級] 'LLM製作全過程の理解' 上級 --> アライメントのための強化学習 (RLHF/RLAIF)

(予定) [上級] 'LLM製作全過程の理解' 上級 --> 性能評価

(予定) [上級] 'LLM製作全過程の理解' 上級 --> 安全性検証

(予定) [上級] 「LLM製作全過程の理解」上級 --> 配布

(予定) [上級] 'LLM製作全過程の理解' 上級 --> 運営

(予定) [実習] 'LLM製作全過程の理解' 実習 (Python + Google Colab) --> 実習過程総合まとめ

(予定) [実習] 'LLM制作全過程の理解' 実習 (Python + Google Colab) --> 環境準備

(予定) [実習] 'LLM製作全過程の理解' 実習 (Python + Google Colab) --> データ準備

(予定) [実習] 'LLM製作全過程の理解' 実習 (Python + Google Colab) --> トークナイザー

(予定) [実習] 'LLM製作全過程の理解' 実習 (Python + Google Colab) --> モデル実装

(予定) [実習] 'LLM制作全過程の理解' 実習 (Python + Google Colab) --> トレーニング

(予定) [実習] 'LLM製作全過程の理解' 実習 (Python + Google Colab) --> ファインチューニング

(予定) [実習] 「LLM製作全過程の理解」実習 (Python + Google Colab) --> 推論

(予定) [実習] 'LLM製作全過程の理解' 実習 (Python + Google Colab) --> 評価

(予定) [実習] 'LLM製作全過程の理解' 実習 (Python + Google Colab) --> 安全性

(予定) [実習] 'LLM製作全過程の理解' 実習 (Python + Google Colab) --> 配布

# [基本] LLM訓練過程の詳細

(予定) [上級] 'LLM訓練プロセス詳細' 上級

# [実習] 'LLM訓練過程詳細' 実習

【基本】LLM評価方法

(予定) [上級] 'LLM評価方法' 上級

# [実習] 「LLM評価方法」実習

【基本】LLMの軽量化

(予定) [上級] 'LLM軽量化' 上級

(予定) [実習] 'LLM軽量化' 実習

(予定) [上級] LLMの倫理的考慮と責任あるAI

(予定) [実習] 'LLMの倫理的考慮及び責任あるAI' 実習

(予定) [上級] LLM応用及び配布戦略

(予定) [実習] 'LLM応用及び配置戦略' 実習

[上級] 最新LLM技術の現状

(予定) [実習] '最新LLM技術の現況' 実習

(予定) [上級] 最新LLM研究動向と未来展望

(予定) [実習] '最新LLM研究動向及び未来展望' 実習

(予定) [上級] 生成型人工知能の実践活用

(予定) [実習] '生成型人工知能の実戦活用' 実習

(予定) [上級] 小規模実習とプロジェクトベース学習方法のご案内

(予定) [実習] 「小規模実習とプロジェクトベース学習方法案内」実習