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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/llm_python/
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【基础から学ぶ】自然言語処理から大規模言語モデルLLMへ~Pythonで実践してみよう 课程总结 本课程旨在帮助学员从自然语言处理（NLP）的基础知识出发，逐步了解并实践大规模语言模型（LLM）的应用。课程将涵盖NLP的发展历程，重点介绍Transformer架构，并深入讲解LLM的原理。 **主要内容包括：** * **自然语言处理基础：** 介绍NLP的基本概念和技术。 * **深度学习基础：** 为理解LLM打下深度学习理论基础。 * **Transformer模型：** 重点讲解LLM核心架构Transformer。 * **大规模语言模型（LLM）：** 深入剖析LLM的本质、发展以及在ChatGPT等生成式AI中的应用。 * **Python实践：** 通过Python代码，演示如何使用预训练的LLM模型。 * **预训练模型的使用与微调：** 教授如何加载和使用预训练的LLM模型，并进行微调（fine-tuning）以适应特定任务。 * **自定义数据的使用：** 指导学员如何将自定义数据应用于LLM的微调过程。 **适学人群：** * 对ChatGPT等生成式AI技术感兴趣，但对其底层原理不甚了解的学习者。 * 希望尝试和使用大规模语言模型的学习者。 * 想要快速入门预训练模型微调的学习者。 **注意：** * 本课程面向LLM初学者，不适合已有LLM项目经验的学习者。 * 课程中的实践环节主要使用Google Colaboratory的免费账户进行，学员也可选择使用付费账户或自备GPU环境。 * 深度学习基础部分可能与本机构其他课程的视频内容重复。
本コースは、自然言語処理の基礎から大規模言語処理LLM時代への流れを説明しつつ、LLMの事前学習済みモデルを使用し、ファインチューニングの演習までを行うコースとなっています。大規模言語モデルLLMはChatGPTを始めとして、今ではさまざまな場面で使われる技術になってきましたが、実際にその裏側の技術についてはよくわからないという方も多いかと思います。なので、本コースを通じて、大規模言語モデルとはどのようなものなのか、今までの自然言語処理からどのように発展してきたのか、どのように大規模言語モデルをファインチューニングするのか、Pythonで実践することでを学び、これからの加速する時代に備えていきましょう！目次自然言語処理の基礎ディープラーニングの基礎Transformer大規模言語モデル(LLM)PythonでLLMを使う演習事前学習済みモデルの使用事前学習済みモデルのファインチューニング独自データの使用方法対象ChatGPTなどの生成AIに興味はあるが、その裏側の技術はよくわからないという人大規模言語モデルを使ってみたい人簡単に事前学習済みのファインチューニングにチャレンジしたい人注意すでに業務などで大規模言語モデルを扱っている方には向きません（LLM初心者向け）Google Colaboratoryの無料アカウントを使って演習を行っています。もし有料アカウントや、自前のGPU環境がある方はそちらをお使いくださいディープラーニングの基礎パートは他コースでも使用している動画になりますので、ご了承ください
