～ 機械学習を用いた自然言語処理の基礎、言語モデルの概要と実装のポイント、大規模言語モデル実装のポイントと活用ノウハウ ～
・生成AIの根幹技術である大規模言語モデルを基礎から実装のポイントと活用ノウハウまで修得し、ＬＬＭを正しく効果的に活用するための講座
・深層学習を用いた単語の埋め込みやＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒを用いた文脈の解釈からＬＬＭによる文章予測まで修得し、自然言語処理の実務に活かそう！
※Google Colaboratoryで実施するデモのプログラムは事前に配布いたします
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
本セミナーでは、2022年末より注目を集めているChatGPTやBardなどの根幹をなす技術（データ）である大規模言語モデルについてお話しします。大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）は莫大な数のパラメータによって構成されており、昨今のプロセッサ技術の向上により実現されているものです。LLMが開発されるにいたった経緯として、深層学習の台頭とWord2Vecによる埋め込み表現の実装、Transformerを用いたBERTによる文脈の解釈などについて解説します。その後、LLMの実装について解説し、簡単なデモンストレーションを行います。
環境の準備が可能な方には、LLMを実際に利用して頂き、LLMにできることはそもそも何であるのかを実践的にご理解いただければと考えております。
本セミナーの募集は終了いたしました
| 開催日時 |
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|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・大規模言語モデルを利用したアプリケーション開発等に興味のある方 ・言語モデルを用いた自然言語処理についての基礎知識について知りたい方 |
| 予備知識 | ・特に予備知識は必要ありません。フリー版でかまいませんので、ChatGPTやBardを事前に触ってみてLLMがどういったものであるかは体験しておいていただけると理解が捗ります |
| 修得知識 |
・大規模言語モデル以前の言語モデルの基礎知識 ・大規模言語モデルの簡単な利用方法と実装のポイント |
| プログラム |
１．自然言語処理の基礎知識 （１）．従来取り組まれてきた自然言語処理 ａ．形態素解析 ｂ．係り受け解析 ｃ．意味解析 （２）．自然言語処理を支える機械学習 ａ．教師あり学習 ｂ．教師なし学習 ｃ．強化学習
２．大規模言語モデルの例（デモ） （１）．ChatGPT ａ．ChatGPTの概要 ｂ．キャッチフレーズ生成 ｃ．要約 （２）．Bard ａ．Bardの概要 ｂ．キャッチフレーズ生成 ｃ．要約
３．言語モデルによる自然言語処理 （１）．Word2Vec ａ．Word2Vecの概要 ｂ．単語埋め込み ｃ．埋め込みベクトルによる演算 ｄ．Google Colaboratoryを用いたデモ （２）．BERT ａ．BERTの概要 ｂ．Transformer ｃ．マスク言語モデル ｄ．マスク言語モデルによる演算 ｅ．Google Colaboratoryを用いたデモ
４．大規模言語モデル（ＬＬＭ）実装のポイント （１）．モデルの利用 ａ．事前学習 ｂ．ファインチューニング （２）．トークン ａ．日本語の取り扱いの難しさ ｂ．統計による日本語の切り分け ｃ．サブワード分割 （３）．プロンプト ａ．大規模言語モデルへの入力 ｂ．文脈内学習 ｃ．思考の連鎖（Ｃｈａｉｎ ｏｆ ｔｈｏｕｇｈｔ推論）
５．大規模言語モデルの活用ノウハウ（デモ） （１）．モデルの選定とダウンロード （２）．次文予測の実装
６．まとめ
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| キーワード | 自然言語処理 大規模言語モデル LLM 機械学習 強化学習 ChatGPT Bard Word2Vec BERT Transformer マスク言語モデル トークン プロンプト 実装 |
| タグ | 統計・データ解析、AI・機械学習、インターネット、クラウドコンピューティング、サービス、コンテンツ、マーケティング、企画書・提案書、経営・マネジメント、文章の書き方、統計・データ、ITサービス、OS・言語 |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
