PyTorchでゼロから作るTransformer

現代のAIモデルがどのようにテキストを理解し、生成するのか疑問に思ったことはありませんか？その答えはTransformerアーキテクチャにあり、それを理解する最良の方法は、自分で構築することです。 このテキストのみのコースでは、PyTorchを使用してゼロから構築する手順を案内することで、Transformerの謎を解き明かします。高レベルな理論を超え、各コンポーネントのコードを記述することで、深く実践的な直感を養うことができます。コースの終わりには、堅牢で動作する実装と、今日の最先端の言語モデルを動かすエンジンの明確な理解が得られるでしょう。 学習内容： - sequence-to-sequenceモデルの核となる概念と、Attentionの役割を理解します。 - Transformerの基本的な構成要素である自己注意メカニズムを習得します。 - multi-head attention、位置エンコーディング、feed-forward networksなどの主要コンポーネントをPyTorchで実装します。 - 完全なエンコーダーブロックとデコーダーブロックをゼロから構築します。 - 記述したコンポーネントを組み合わせて、完全なTransformerアーキテクチャを組み立てます。 - モデルコードを明確かつ再利用可能にするための構造化と整理方法を学びます。 - 新しい概念を強化する実践的な演習でスキルを磨きます。 このコースは、Attentionの基礎原理から始まり、Transformerの各部分の実践的な実装へと進みます。個々のコンポーネントから完全に組み立てられたモデルへと、論理的な進行をたどります。 このコースは、PythonとPyTorchの基本的な知識があり、Transformerを根本的なレベルで理解したいと考えているすべての人を対象としています。高度なNLPやモデルアーキテクチャに関する事前の経験は必要ありません。 今日から現代AIの基礎知識を構築し始めましょう。