edXによる新たな大規模言語モデルコース

大規模言語モデルのアプリケーションが様々な業界を破壊するにつれて、生成型AIは重要な基盤技術となっています。LLMベースのアプリケーションの需要は鰻登りであり、それらを構築できるエンジニアに対する需要も同様なものとなっています。

本日、モダンなアプリケーションにおける言語モデルの構築と活用にフォーカスした史上初のエキスパート主導のオンラインコースである新たなLarge Language Models programを発表できることを嬉しく思っています。業界のリーダーや研究者によるダイナミックな講義、デモ、ハンズオンラボを通じて、生徒はLLMアプリケーションの開発と本番運用への投入方法を学びます。また、生徒はDatabricksのDollyを含む基盤モデルの背後にある理論とキーとなるイノベーション、ファインチューニングの方法を学び、LLMを通じて容易かつ安価にビジネスに価値を付与することが可能となります。このコースでは、(LangChainを用いた)プロンプトエンジニアリング、エンベディング、ベクトルデータベース、モデルチューニングのようなLLM領域における最新の技術をカバーします。

LLMプログラムは2つのコースから構成されます: LLMs: Application through ProductionとLLMs: Foundation Models from the Ground Upです。コースにおける講師には、スタンフォード大学教授であるMatei Zahariaや、DatabricksのDollyモデルを構築した技術チームが含まれています。AIの民主化という我々のゴールと一貫性を持って、コースのマテリアルは誰でも聴講することができます。また、生徒はコースのラボ、模擬試験、認定試験におけるマネージドの計算環境に対するわずかな費用を支払うことができます。

最初のコースであるLLMs: Application through Productionは、最新かつ最も人気のあるフレームワークを用いてLLM指向のアプリケーションを構築しようとしてる開発者、データサイエンティスト、エンジニアをターゲットとしています。さらに、これは以下のトピックをカバーします:

Hugging FaceやLangChainのような人気のライブラリを用いたNLPにおける現実世界の問題にどのようにLLMを適用するのか。
エンベディングとベクトルデータベースを用いてどのようにドメイン知識と記憶をLLMパイプラインに追加するのか。
事前トレーニング、ファインチューニング、プロンプトエンジニアリングにおけるニュアンスの理解と、カスタムチャットモデルをファインチューニングするためのその知識の応用。
LLMの効率性とバイアスの評価方法。
LLMワークフローにおけるLLMOpsとマルチステップ理由づけの方法。

二つ目のコースであるLLMs: Foundation Models from the Ground Upは、トランスフォーマーベースのモデルの増加に繋がったキーとなるイノベーションと基盤モデルの詳細にダイブしようとしているデータサイエンティストをターゲットにしています。これは以下をカバーします:

アテンション、デコーダー、エンコーダーを含む理論と基盤モデルがどのようにGPT-4に繋がったのか。
LLMのパフォーマンスを維持しつつもサイズを削減するための、ワンショット、数ショット学習、知識蒸留のような転送学習技術の活用方法。
現行のLLM研究開発によって前進しているドメインはどこか。

プログラムの最後には、学習者は自身のエンドツーエンド、プロダクションレディのLLMワークフローを開発することになります。学習者はレジメやLinkedInで共有できるプログラムの認定試験のプロフェッショナル証書を受け取ることになります。

edXの入門コースに登録しましょう！このコースは2023年の夏にスタートします。

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