【評判】大規模言語モデル(LLM)の仕組み入門【ChatGPT/GPT-4/Transformer】


  • 大規模言語モデル(LLM)の仕組み入門【ChatGPT/GPT-4/Transformer】
  • 大規模言語モデル(LLM)の仕組み入門【ChatGPT/GPT-4/Transformer】で学習できる内容
    本コースの特徴
  • 大規模言語モデル(LLM)の仕組み入門【ChatGPT/GPT-4/Transformer】を受講した感想の一覧
    受講生の声

講座情報

    レビュー数

  • ・週間:0記事
  • ・月間:0記事
  • ・年間:2記事
  • ・全期間:2記事
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レビュー数の推移

本講座のレビューに関して記載された記事数の「直近6カ月の推移」を以下のグラフにまとめました。


Month Progress
4月
5月 2
6月
7月
8月
9月
レビュー数

学習内容

大規模言語モデル(LLM)の仕組みを基礎から学びます。
ニューラルネットワーク、TransformerなどのLLMのベースを基礎から学びます。
Pythonで書かれたLLMのコードを実行し、文章を生成する体験をします。
難しい数式やコード無しで、大規模言語モデル(LLM)の概要、全体像を把握できます。

詳細

「大規模言語モデル(LLM)の仕組み入門」は、ChatGPTなどで使われている大規模言語モデル(Large Language Model、LLM)の仕組みについて学ぶ講座です。

GPT-4などのLLMがどのようにして前世代のモデルを超え、AIの未来を切り開いているのかを掘り下げていきます。

可能な限り難しい数学は使わず、LLMのコードを実行する体験と共にLLMの基礎を学んでいきます。


LLMは現在様々な分野で驚異的な性能を発揮し、幅広く活用されています。

特にGPT-3.5やGPT-4が使われているChatGPTは、自然言語を使った対話により自然な文章を生成可能なので、大きな注目を集めています。

また、LLMは様々なタスクをこなせる汎用性を備えており、これまで人間しかできなかった様々なタスクを任せることが可能になってきています。


この講座では、LLMの概要を学んだ上で、ニューラルネットワークの基礎、Transformerへの発展、LLMの躍進について順を追って学んで行きます。

世界に巨大なインパクトを与えつつあるLLMの背景を、想像し活用できるようになりましょう。


注: 本コースに先立ちYouTubeでのライブ講義【Live! 人工知能】がありました。本コースの動画はこのライブ講義をUdemy用に再構成したものになります。


講座の内容は以下の通りです。

Section1. LLMの概要

→ LLMの概要や、開発環境について学びます。

Section2. ニューラルネットワークの仕組み

→ ニューラルネットワークの概要、そして学習の仕組みについて学びます。

Section3. Transformerの仕組み

→ LLMのベースであるTransformerの仕組みについて学びます。

Section4. LLMの仕組み

→ LLMの仕組みについて解説します。また、ライブラリを使った実装も行います。


なお、今回の講座でプログラミング言語Pythonの解説は最小限となりますが、Pythonの基礎を解説するノートブックを予め配布します。

Pythonの開発環境にはGoogle Colaboratoryをメインで使用します。


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本コースの特徴

本コースの特徴を単語単位でまとめました。以下の単語が気になる方は、ぜひ本講座の受講をオススメします。


講座
こと
受講
基本
洗濯
開発
React
技術
英語
Python
note
ため
warn
内容
実装
Go
基礎
よう
入門
学習
試験
Udemy
作成
文章
時間
業務
概要
理解
経験
言語

受講者の感想

本講座を受講した皆さんの感想を以下にまとめます。


ない
良い
広く
やすい
高い

評価や口コミ

参考になる受講者の口コミやレビューを以下にまとめます。

  • 良い点

  • ● Transformerの内容が最も難解でしたが、LLMについて基本から学ぶことができ大変有意義でした説明がわかりやすいLLMの基本的な仕組み、概念、用語などを平易な言葉で説明されています。
  • ● 一通り書籍等で学んだ内容を、体系的に復習ができましたし、初めて見た方も必要な情報は含まれていたと思います。
  • ● LLMの概要が理解できた。
  • 悪い点

  • ● 私は、大規模言語モデル(LLM)が従来のRNNやCNNからTransformerを利用することにより、なぜここまで飛躍的に性能が向上したのかの本質的な理由が知りたいと考えてこの講座を受講しました。
  • ● 私にとっては、この講座は満足のいく内容ではありませんでした。
  • ● ・Transformer、Attentionの処理手順の説明のみという印象で、背景にある考え方、RNNやCNNと比較した利点等、本質的な説明がされないため、「なぜこのアルゴリズムが優れているのか。

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レビューの一覧

 ・新入社員に向けて私が3年間で受講したUdemyの講座を紹介する[2024-05-29に投稿]

 ・LLM(大規模言語モデル)についての概要まとめ[2024-05-05に投稿]

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