「CohereによるLLM大学に関する必要なすべて」

All you need to know about LLM universities with Cohere

 

おそらく、大規模言語モデル（LLM）について多くの話を聞いているでしょう。将来の展望に関心を持っている人もいれば、「どうやって参加すればいいのか？」と思っている人もいるでしょう。LLMについてどのような考えを持っているにせよ、その目的はそれについてもっと学びたいということです。もしもテック業界で異なるキャリアに転身し、LLMについて学びたいのであれば、CohereのLLM大学がその手助けとなるでしょう！

私たちは、LLMを活用したキャリアをさらに高めたいと考える開発者が増えていることに気付いています。自然言語処理（NLP）は、多くの開発者が深入りしないと考えていた領域ですが、LLMの成長とCohereなどの教育コンテンツの提供により、その移行がはるかに容易になっています。

 

• 『テキストブックが全て必要です：AIトレーニングへの革新的なアプローチ』
• 「TALL（タール）：空間および時間的な依存関係の保存を実現するため、ビデオクリップを事前定義されたレイアウトに変換するAIアプローチ」
• 「GPTモデルのTransformerアーキテクチャー」

LLM大学とは何ですか？

 

Cohereは、開発者や企業が言語AIを活用した製品を作成し、言語AIによる重要なビジネス価値をキャプチャする未来を構築することを目指しています。そのために、開発者がNLPとLLMについてさらに学びたいと思っているために、LLM大学を設立しました。

彼らは包括的なカリキュラムを提供し、学生や開発者にNLPの基礎知識を提供し、それを基に独自のアプリケーションを開発することを目指しています。

開発者向けのものであると聞いても、背景の異なるさまざまな人々に対応するためにここにいます。NLPとLLMの基礎を学び、テキストの表現とテキスト生成モデルの構築と使用方法など、より高度なレベルに知識を築き上げることができます。

理論的な側面には、明確な説明と例を用いた類推があり、実践的な側面にはコード例があり、知識を確固たるものにします。セクターの理解が深まったら、実践的な演習を通じてスキルを試すことができ、自分自身のモデルを構築して展開することができます。

 

学習ルート

 

では、どのように学習するのでしょうか？初心者と中級者が一緒に学ぶのでしょうか？いいえ。学ぶ方法は2つあります。

1. 順序通り

もしもあなたが新しい機械学習エンジニアであり、NLPとLLMの基礎から始めることにより快適に感じるのであれば、順序通りのルートで進むことができます。順序通りのルートでは、NLPとLLMの基礎、およびそのアーキテクチャについて学ぶことになります。

このルートではほとんど背景知識が必要ありませんが、以下の資料を使用して、機械学習とNLPの知識を再確認することもできます：付録1。

1. 非順序通り

NLPとLLMの基礎について少し自信がある場合、基礎から始める必要はありません。これらの基礎モジュールをスキップし、自分の要件に合った特定のモジュールに進むこともできます。具体的なプロジェクトに役立つモジュールを選ぶことも可能です。詳細については以下の資料を参照してください：付録2。

 

LLM大学のカリキュラム

 

何を学ぶことができるか知りたいですか？それでは詳細を見ていきましょう…

以下のメインモジュールでは、LLMについて学び、その動作方法を理解し、自分自身の言語アプリケーションを構築するための実践的なハンズオンラボに取り組むことができます。最初のモジュールは完全に理論に重点を置いており、モジュール2、3、および4では理論とコードラボを組み合わせた実践的な演習があります。

以下がモジュールの一覧です：

1. モジュール1：大規模言語モデルとは何ですか？

このモジュールでは、LLMの基礎を学び、埋め込み、注意、トランスフォーマーモデルのアーキテクチャ、意味検索、および実践的な例やハンズオン演習についてさらに学ぶことができます。

1. モジュール2：Cohereエンドポイントを使用したテキスト表現

2番目のモジュールでは、理論と実践的なラボを通じて、Cohereの分類、埋め込み、意味検索のエンドポイントの使用方法を学びます。このモジュールの終わりまでに、さまざまなエンドポイントのCohere APIを呼び出すためのコードを書く方法を学ぶことができます。

1. モジュール3：Cohereエンドポイントを使用したテキスト生成

3番目のモジュールでは、生成学習を使用してテキストを生成する方法について学びます。まず、生成されたエンドポイントの使用方法を教えてくれるコーディングラボから始め、次にプロンプトエンジニアリングをマスターします。

1. モジュール4：デプロイメント

最後に、デプロイメントです！アプリケーションを構築する際に、AWS SageMaker、Streamlit、FastAPIなどのプラットフォームやフレームワークを使用してそれらをデプロイする方法を学びます。

これらのモジュールを修了すると、NLPの世界をマスターし、成長する言語技術の新たな可能性を開放することができます。

 

まとめ

 

必要なヘルプを得るために、Cohereは最初のバッチの学習者を受け入れ、一緒にコースの教材をガイドしています。彼らはまた、読書グループを持っており、独占的なイベントを開催します。CohereのDiscordコミュニティにサインアップすることができます。そこでは、他の学習者とつながり、プロセスを共に進め、アイデアを共有し、一緒に構築することができます。    Nisha Aryaはデータサイエンティスト、フリーランスの技術ライター、VoAGIのコミュニティマネージャーです。彼女は特にデータサイエンスのキャリアアドバイスやチュートリアル、理論的なデータサイエンスの知識を提供することに興味があります。また、人間の寿命の長期化に人工知能がどのように役立つかを探求したいと考えています。技術知識と執筆スキルを広げながら、他の人をガイドするのを助けることを目指しています。 

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