Transformerを詳しく学ぼう！ -PyTorchで実装するAttention、Transformer-

「Transformerを詳しく学ぼう！」は、生成AIのベースとなる技術、「Transformer」について詳しく学ぶ講座です。

Transformerがどのような仕組みで機能しており、生成AIの躍進を支えているのかを掘り下げていきます。

理解を深めるために、本講座ではフレームワークPyTorchを使ってTransformerの実装にトライします。

Transformerをベースにした大規模言語モデル（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。

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。

本講座では、最初にTransformerの概要を学んだ上で、Attentionの仕組み、埋め込みなどについて順を追って学んでいきます。

そして、最後にここまでの内容を踏まえてTransformerを組み立てます。

Transformerを詳しく学び、生成AIに対する深い洞察力を身につけましょう。

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. Transformerの概要

→ Transformerの概要や、開発環境について学びます。

Section2. Attentionの仕組み

→ TransformerのベースであるAttentionの仕組み、実装について学びます。

Section3. Transformerにおける埋め込み

→ Transformerにおける入力のベクトル化について学びます。

Section4. Transformerを組み立てる

→ ここまでの内容を踏まえて、PyTorchを使いTransformerを組み立てます。

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を使用します。