７ステップで作る日本語GPTスクラッチ開発ハンズオン

このコースは、PythonやNatural Language Processing（NLP）に関する知識があるからでも、特にTransformerモデルや自然言語生成（Language Generation）に興味がある方々におすすめです。以下は、コースの概要を簡潔にまとめた内容です。

1. PythonとNLPの準備: 必要なライブラリのインストールと、Webスクレイピングを行い、データを取得します。
2. 自然言語処理の基礎: テキストデータの前処理に必要な技術（正規表現、形態素解析、エンコーディング・デコーディング）を学びます。
3. 言語モデルの実装: Bigram言語モデルを実装し、単語間の連続性を理解します。
4. Attentionメカニズムの数学的トリック: 行列計算やTorchライブラリのtril()関数を使ってAttentionメカニズムを計算する方法を学びます。
5. Self-Attentionの実装: Self-Attentionメカニズムを実装し、トークン間の関係性を捉える方法を理解します。
6. Multi-Head AttentionとPositional Encoding: これらの技術を組み合わせてGPTモデルを実装・訓練・推論します。
7. GPTの完全な理解と適用: Colabを使って自分でテキスト生成モデルを作成し、物語やソースコード生成ができるようになります。
8. おまけ（Xwin-LM・ELYZA・zephyrの使用）: 上記のモデルをhuggingfaceライブラリを通じて呼び出し、日本語ソースコード生成や物語生成ができるようになります。
9. おまけ（OpenAI APIアップデートの活用）: OpenAIの最新APIを使ったRAGシステムの実装方法を学びます。

このコースは、Google Colabを使用して手軽に学べるように設計されており、Transformerの核心概念を理解し、自然言語処理の世界に携わるための知識と技術を獲得できます。コースはプログラミング初心者から経験を求しょうすよすたにも的にも德に模デになのレベルから受けることができます。Udemyで「７ステッピ�身で作るGPTスクラッチ開発ハンズオン」をご参照して、自然言語処理の世界に飛び�り上登驍！