大規模言語モデル技術を体系的に学びたい初心者は、オンライン上には多くの情報があるものの、情報が散在しすぎていて、どこから始めればよいのか、どのような順序で学習すればよいのかわからないことに気付くかもしれません。 スタンフォード大学が新たに開始した CME 295 コースをチェックしてみてください。このコースでは 9 月末から毎週新しいコースが提供されており、無料で学習できます。 Transformerの基礎から最先端のエージェント技術まで、あらゆる内容を網羅し、詳細なビデオチュートリアルと充実したコース教材を提供しています。また、学習成果を確認するための試験も随時実施されます。 コースリンク: https://t.co/MPwAHA1mEv 主な内容: - Transformer アーキテクチャの詳細な説明: Attention メカニズムから完全な Transformer 実装まで。 - LLM トレーニング プロセス全体: 事前トレーニング、量子化、ハードウェアの最適化、効率的なパラメータの微調整をカバーします。 - 嗜好調整テクニック: RLHF、報酬モデリング、PPO、DPO などの手法の詳細な説明。 - 推論とエージェント: 推論モデル、強化学習、RAG、ReAct フレームワークなど。 - LLM 評価方法論：LLM を審査員として活用する方法とマルチモーダル評価手法の紹介。 - 付属の学習教材: チートシート、FAQ、完全な試験問題バンクを提供します。 すべてのコースのビデオと資料は無料でオンラインで視聴および学習でき、LLM テクノロジーをより深く理解したいプログラミング経験のある開発者に適しています。
