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Go to Course: https://www.udemy.com/course/7gpt-llm/
Certainly! Here's a comprehensive review and recommendation for the Coursera course based on the provided details: --- **Course Review and Recommendation: "7 Steps to Building a Japanese GPT from Scratch"** If you're passionate about natural language processing (NLP) and aiming to deepen your understanding of Transformer architectures, this course offers an exceptional hands-on journey. Designed by an industry veteran with extensive experience in deep learning and NLP, the course demystifies complex concepts through practical steps, making cutting-edge technology accessible even for beginners. **Highlights:** - **Real-World Focus:** The course emphasizes implementing Transformer-based models from scratch, a skill that is increasingly vital as LLMs dominate AI research and applications. - **Hands-On Approach:** Using Google Colab, you won't need to worry about complicated environment setups. The course guides you through seven clear steps, from setting up your environment to training and inference, ensuring practical learning. - **Comprehensive Content:** It covers foundational NLP techniques like web scraping with BeautifulSoup, text preprocessing, language modeling with Bigram, and delves deeply into Attention mechanisms with mathematical tricks to understand self-attention and multi-head attention. - **Advanced Topics & Extras:** The course introduces state-of-the-art models such as Xwin-LM-13b and Elyza-Llama2, including their quantized versions, enabling you to generate source codes and story content in Japanese. It also explores implementing RAG systems utilizing OpenAI's API updates, adding breadth to your skill set. - **Expert Instruction:** The instructor's extensive industry background ensures that insights are rooted in real-world applications, offering learners a valuable perspective. **What's New for 2024/2/27:** The recent addition of a hands-on demo executing Gemma's code on Colab enriches this course's practical scope, aligning with the latest trends in model fine-tuning and development. **Who Should Enroll?** - Aspiring NLP engineers and AI researchers - Developers interested in building language models from scratch - Data scientists eager to understand the inner workings of Transformer-based models - Students and professionals in Japan or globally who want to produce innovative Japanese NLP applications **Final Recommendation:** This course is highly recommended for anyone looking to gain a deep, practical understanding of Transformer architectures and NLP model development. Its emphasis on building models from the ground up on a user-friendly platform makes it suitable for a wide range of learners—from beginners to advanced practitioners seeking to add a valuable skill set to their toolkit. Whether you're aiming to contribute to Japanese NLP innovations or simply want to understand how models like ChatGPT operate internally, this course provides the foundational knowledge and practical experience to realize your goals. Enroll now and embark on your journey to mastering the next generation of language models! --- If you'd like, I can help you craft a more personalized review or recommend specific sections based on your interests.
※2024/2/27にgoogleのGemmaのコードをローカル(実演はColab)で実行するハンズオン追加しました。日本国内からAttentionを利用した新しい事前学習モデルのアーキテクチャを提案し、そのモデルで最高性能を上回ったというニュースはなく、「GPT-NeoX」「LLaMa2」など、その背後には事前学習済みの「Transformer」ベースの言語モデルをすでに海外の組織が開発を行い、その上で日本語で後から事後学習（ファインチューニングやRLHF)を行ったものがほとんどです。これは１つには計算資源の問題がありますが、もう一つの問題としてそもそもTransformerベースの言語モデルを実装できるという人材が日本では非常に少ないというのがあります。今後ますます熾烈な戦いが予想されるLLMの分野で、その背景となる技術「Transformer」に着目し、スクラッチで実装し事前学習（Next Token(Character) Prediction)できるようになっておくことは、日本からまたエキサイティングな技術を生み出せる礎になると考えております。そこで、私自身が深層学習・自然言語処理業界で長らく現役で研究開発を行ってきた知見・スキルを惜しげもなく詰め込んだ「７ステップで作る日本語GPTスクラッチ開発ハンズオン」を開講いたしました。この講座では、Google Colab環境の煩雑なセットアップや難しい環境構築の心配をせずに、現在大注目のChatGPTの魔法を解き明かす7つのステップをご案内します。更におまけとしてXwin-LM-13bやElyza-llama2の量子化されたバージョンをGoogle Colabから呼び出しソースコードを自動生成するハンズオンも実施いたします。その他「Zephyr 7b Alpha」に関しても実行するハンズオンを行っていきます。Step 1: Google Colaboratoryのセットアップ まずは煩雑な環境構築の心配をせずに、Google Colabをセットアップしましょう。手軽に始めることができるため、学習を始めるハードルを下げます。Step 2: 青空文庫の夏目漱石「吾輩は猫である」をBeautifulSoupでWebスクレイピング 実際のテキストデータを扱い、自然言語処理の基本を学びます。BeautifulSoupを使用してテキストを取得し、次のステップに備えます。Step 3: 自然言語処理（正規表現・形態素解析・エンコーディング・デコーディング・訓練データ作成） テキストの前処理を通じて、正規表現や形態素解析の技術をマスターします。テキストデータを適切な形に整え、トークン化します。Step 4: Bigram(2-gram)言語モデルの実装解説 基本的な言語モデルを実装するステップです。Bigramモデルを通じて、単語の連続性を理解し、テキスト生成の基本原則に触れます。Step 5: Attentionを計算するための数学的トリック（行列計算、トライアングル） Transformerモデルの魔法の一部であるAttentionメカニズムを理解するために、行列計算やtorch.tril()について学びます。Step 6: 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。これはTransformerの中核です。Step 7: Multi-Head Attention/Positional Encoding/GPTの実装・訓練・推論 最終ステップでは、Multi-Head AttentionやPositional Encodingを組み合わせて、GPTモデルを実装、訓練、推論します。ChatGPTの中身を理解し、自分自身でもテキスト生成モデルを作成できる力を身につけます。（おまけ）"TheBloke/Xwin-LM-70B-V0.1-GPTQ"を扱うXwin-LMをhuggingfaceライブラリを使用して呼び出し、Colab環境で日本語によるソースコード生成ができるようになります。（おまけ）"ELYZA-japanese-Llama-2-7b-fast-instruct-GPTQ-calib-ja-2k"と"HuggingFaceH4/zephyr-7b-alpha"を扱うhuggingfaceライブラリを"ELYZA-japanese-Llama-2-7b-fast-instruct-GPTQ-calib-ja-2k"と"HuggingFaceH4/zephyr-7b-alpha"を使用して呼び出し、Colab環境で物語生成やソースコード生成ができるようになります。（おまけ）OpenAIのAPIアップデート(2024/1/25) をフル活用したRAGシステムの実装方法 text-embedding-3-smallとgpt-4-0125-previewを使ったRAG(Retrieval Augmentation Generation)で自社テキストから回答させる実装を20分で解説します。この講座は、Google Colab環境での手軽な学習を通じて、Transformerの核心概念を深く理解し、自然言語処理の世界に踏み込むためのものです。プログラミング初心者から経験豊富な開発者まで、どなたにもおすすめです。ぜひUdemyで「７ステップで作るGPTスクラッチ開発ハンズオン」をご覧いただき、Transformerの実装と自然言語処理の興奮を体験してください！