Super Study Guide: Transformer と大規模言語モデル
Super Study Guide: Transformer と大規模言語モデル
本について
この本は、面接対策、プロジェクトでの利用、あるいは純粋な好奇心のために、大規模言語モデル (LLM) の仕組みを理解したいすべての方に向けて、簡潔に図解された学習ガイドです。
以下の 5 つの章で構成されています。
- 基礎:ニューラルネットワーク入門、トレーニングと評価に必要な深層学習の概念
- 埋め込み表現:トークン化アルゴリズム、単語埋め込み (word2vec)、文の埋め込み (RNN・LSTM・GRU)
- Transformer:Self-Attention 機構の導入目的、エンコーダ・デコーダ構造の詳細と BERT・GPT・T5 などのモデル、計算を高速化するための工夫
- 大規模言語モデル:プロンプトエンジニアリング、(パラメータ効率の良い)ファインチューニング、プリファレンスチューニングなど、Transformer ベースのモデルを調整するための主な手法
- 応用:感情抽出、機械翻訳、検索拡張生成などを含む一般的な課題
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