大規模言語モデル（LLMs）はトランスフォーマーとしても知られ、natural language processing（NLP）の分野に大きな影響を与えている。この分野の進歩により、過去10年間でNLPと生成AIの応用が急増したという。チャットボットやインテリジェントな仮想アシスタントなどのアプリケーションの台頭により、組織はよりインタラクティブなヒューマン・マシン・エクスペリエンスでビジネスを強化するようになったとのこと。
テキストベースのデータを操作、分析、生成するためのTransformerベースのLLMの使用を理解することが重要になっているという。最新の事前トレーニングを受けたLLMsは、人間と同様に、言語のニュアンス、文脈、洗練さを捉えることができる。微調整して正しく展開すると、開発者はこれらのLLMsを利用して強力なNLPアプリケーションを作成できる。これらのアプリケーションは、チャットボットやAI音声エージェントなどで自然かつシームレスな人間とコンピューターの対話を提供できるとのこと。
新しいコースは、Transformerが最新のLLMsの構成要素としてどのように使用されるかについて参加者を教育することを目的としている。このコースでは、テキスト分類、named-entity recognition（NER）、著者の帰属、質問応答などのさまざまなNLPタスクでのこれらのモデルの使用についても説明するという。
コースの目的には、NLPアプリケーション用の最新のLLMsの基本構成要素としてTransformerがどのように使用されるかを参加者に教えることが含まれる。参加者は、TransformerベースのLLMsを使用してテキストベースのデータを操作、分析、生成する方法についても学ぶ。このコースでは、事前トレーニングされた最新のLLMsを活用して、トークン分類、テキスト分類、要約、質問応答などのさまざまなNLPタスクを解決する方法についても説明するとのことだ。
