大規模言語モデル（LLM）入門のトレーニングコース

はじめに

• 大規模言語モデル（LLM）とは？
• 従来型NLPモデルとの違い
• LLMの特徴やアーキテクチャ概要
• LLMが抱える課題と限界点

LLMの仕組み理解

• LLMのライフサイクルについて
• LLMがどのように機能するか
• エンコーダー・デコーダー・アテンション・埋め込み層といった主要構成要素の解説

スタートガイド

• 開発環境の準備方法
• Google ColabやHugging Faceなど、開発用ツールとしてLLMを導入する手順

LLMの実践活用

• 利用可能な各種LLMの中から選定するポイント
• 独自のLLMモデルの作成および運用方法
• 自作データセットを用いたファインチューニングの実施法

文要約処理

• 文要約タスクとその用途の理解
• 抽出型・抽象化型双方の要約生成におけるLLMの活用法
• ROUGEやBLEUといった指標を用いた生成結果品質の評価方法

質問応答処理

• 質問応答タスクとその用途の理解
• オープンドメイン・クローズドドメインにおける質問応答でのLLM活用術
• F1値やEMスコアといった指標による生成回答の正確性評価法

テキスト生成処理

• テキスト生成タスクとその用途の理解
• 条件付き・無条件生成におけるLLMの適用方法
• 温度値やtop-k、top-pといったパラメータを用いた生成文章の文体・トーン制御法

他フレームワークおよびプラットフォームとの統合

• PyTorchまたはTensorFlowとLLMの連携手法
• FlaskやStreamlitといったフレームワークによる実装例
• Google CloudやAWS環境での導入方法

トラブルシューティング

• LLM運用時によく見られるエラーやバグの種類と対処法
• TensorBoardによる学習過程のモニタリングおよび可視化技術
• PyTorch Lightningを用いたコード簡略化および性能向上の実現方法
• Hugging Face Datasetsによるデータ読み込み・前処理手順

総括と今後の展望