「BERTをゼロからトレーニングする究極のガイド：はじめに」

Ultimate Guide to Training BERT from Scratch Introduction

BERTの謎解き：NLPの風景を変えたモデルの定義と様々な応用

数週間前、私はRetrieval Augmented Generation（RAG）を使用して独自の質問応答システムを訓練し、展開しました。その目標は、勉強ノートの上にそのようなシステムを導入し、私が情報を結びつけるのを助けるエージェントを作成することでした。LangChainは、これらの特定のタイプのアプリケーションで本当に輝きます：

システムの品質が私を驚かせたので、私は中身の魔法を理解するために深く探求せずにはいられませんでした。 RAGパイプラインの特徴の1つは、情報の山からユーザーのクエリに関連する文脈を見つける能力です。これは複雑に聞こえますが、シンプルでありながら強力なプロセスで始まります：文を情報密度の高いベクトルにエンコードすることです。

これらの文の埋め込みを無料で作成する最も人気のある方法は、伝説的なBERTエンコーダに基づいて構築されたSBERTです。そして最後に、それがこのシリーズの主な対象であるBERTの魅力的な世界を理解することになります。それは何ですか？それを使って何ができますか？そして、百万ドルの質問：ゼロから自分自身のBERTモデルを訓練するにはどうすればよいですか？

まずはBERTの実際の定義を解明し、その目標と幅広い応用について掘り下げ、その後、データセットの準備、トークン化のマスタリング、キーメトリックの理解、そして最後に、モデルの訓練と評価の細かい点などについて説明します。

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このシリーズは非常に詳細で技術的な内容で、コードの一部やGitHubリポジトリへのリンクも含まれます。最後までお読みいただければ、BERTがNLPの分野で伝説的なモデルとして評価されている理由についてより深く理解できると確信しています。ですので、もし私と同じ興奮を共有しているなら、Colabノートブックを手に取り、一緒に潜り込みましょう！

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