コース概要

大型言語モデルの概要

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

Meta AI LLMsのアーキテクチャの理解

  • Transformerアーキテクチャと自己注意メカニズム
  • 大規模モデルのトレーニング方法論
  • 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とMeta AIのモデルリポジトリの利用
  • クラウドベースまたはローカルGPUでのトレーニング

Meta AI LLMsの微調整とカスタマイズ

  • 事前学習モデルの読み込み
  • ドメイン固有データセットでの微調整
  • 転移学習技術

Meta AI LLMsを使用したNLPアプリケーションの構築

  • チャットボットと会話型AIの開発
  • 要約作成とパラフrasing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

  • 推論速度のパフォーマンス調整
  • モデル圧縮と量子化技術
  • APIおよびクラウドプラットフォームを使用したLLMのデプロイ

倫理的考慮事項と責任あるAI

  • LLMにおけるバイアス検出と軽減
  • AIモデルの透明性と公平性の確保
  • AIの将来の傾向と発展

まとめと次回へのステップ

要求

  • 機械学習と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)概念の知識

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に興味のあるソフトウェア開発者
 21 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

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