Name: 大規模言語モデル（LLM）の基本
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コース説明

大規模言語モデル（LLM）を学ぶ

このコースでは、大規模言語モデル（LLM）とは何か、またLLMがAIの世界にどのように変革をもたらしたのかを学びます。 LLMブームを後押ししている要因、たとえばディープラーニング革命、データの入手、計算能力などについて学びます。

この基礎コースでは、LLMを深く掘り下げ、金融からコンテンツ制作まで、実例を通してLLMがビジネスや日常生活にどのように影響を及ぼしているかを見ていきます。

LLMと学習手法の秘密を解き明かす

LLMを構成するものはなにか。自然言語処理の手法、ファインチューニング、そしてゼロショット、フューショット、マルチショット学習のような学習手法を学びます。次の単語予測、マスク付き言語モデリング、アテンション機構など、LLMを支える最先端の学習手法についても触れていきます。

LLMの懸念・考慮すべき点を探る

LLMの構築と学習にあたっての重要な倫理的・環境的配慮、たとえば学習データやプライバシーに関する懸念についても取り上げます。

コースの最後では、LLMの最新研究動向を取り上げます。最先端の知識を身につけ、時代の一歩先を行きましょう。モデルの説明能力、教師なし学習のバイアス管理、計算効率、そして創造性の向上に焦点を当てた将来のLLMの可能性を見ていきます。

コース修了時には、LLM、その機能、活用方法、課題など、LLMに関する全体的な知識が身に付きます。

前提条件

Understanding Machine Learning

カリキュラム

コース概要

大規模言語モデル（LLM）入門

AIの分野は急速に進化しており、なかでも大規模言語モデル（LLM）はその最前線に位置しています。この章では、LLMが人間に近いAIの発展にどう貢献しているか、またさまざまな応用を通じてビジネスや生活をどのように変革しているかを学びます。さらに、言語モデリングに伴う課題についても探っていきます。

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LLMの構成要素

この章では、LLMの革新性と創発的能力に焦点を当て、データの前処理に用いる各種自然言語処理技術（NLP）について解説します。LLMを学習させる際の課題と、ファインチューニングによる解決方法を学びます。また、ラベル付きデータが限られた状況でも、事前学習済みモデルを効率的に適応させる「Nショット学習」の手法についても触れます。

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学習手法とテクニック

この章では、事前学習などLLMをトレーニングするための基本的な構成要素を学びます。また、アテンション機構を含むTransformerアーキテクチャといった複雑な概念についても学習していきます。さらに、高度なファインチューニング手法を取り上げ、LLMを完成させる学習プロセス全体をまとめます。

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LLMの懸念と考慮事項

この章では、大量データの入手法、データ品質、正確なラベリング、偏ったデータがもたらす影響など、LLMにおいて考慮すべき事項をいくつか掘り下げます。また、データプライバシー、倫理的懸念、環境への影響といったLLMに関わるさまざまなリスクについても見ていきます。最後に、新たな研究領域とLLMを取り巻く状況の変化について考察します。