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 期間 21 時間

コース概要

大型言語モデルの入門

  • 自然言語処理(NLP)の概要
  • 大型言語モデル(LLM)の紹介
  • Meta AIによるLLM開発への貢献

Meta AIのLLMアーキテクチャの理解

  • Transformerアーキテクチャとセルフアテンション機構
  • 大規模モデルの学習手法
  • 他のLLM(GPT、BERT、T5など)との比較

開発環境のセットアップ

  • PythonとJupyter Notebookのインストールと設定
  • Hugging FaceおよびMeta AIのモデルリポジトリとの連携
  • 学習にクラウドベースまたはローカルのGPUを活用する

Meta AIのLLMのファインチューニングとカスタマイズ

  • 事前学習済みモデルの読み込み
  • ドメイン固有のデータセットでのファインチューニング
  • 転移学習技術

Meta AIのLLMを用いたNLPアプリケーションの構築

  • チャットボットと会話AIの開発
  • テキスト要約と言い換えの実装
  • 感情分析とコンテンツモデレーション

大型言語モデルの最適化とデプロイ

  • 推論速度のための性能調整
  • モデル圧縮と量子化技術
  • APIやクラウドプラットフォームを使ったLLMのデプロイ

倫理的配慮と責任あるAI

  • LLMにおけるバイアスの検出と軽減
  • AIモデルにおける透明性と公平性の確保
  • AIの将来のトレンドと進展

要求

  • 機械学習および深層学習の基本的な理解
  • Pythonプログラミングの経験
  • 自然言語処理(NLP)の概念への親しみの有無

対象者

  • AI研究者
  • データサイエンティスト
  • 機械学習エンジニア
  • NLPに関心のあるソフトウェア開発者

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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