「大型モデル」が街中で、高齢者や子供たちの間でも話題になるようになったとき、この技術革新の波はもはや研究論文や投資家の議論の域を超えた。今もなお勢いを増し続けるこの革新的な技術は、数え切れないほどの具体的な変化をもたらしてきた。その結果、LLMを取り巻く産業および応用エコシステムは急速に拡大し、様々な目的でますます多くの人々が集まってきている。技術の最先端に追いつこうとする者、新たなビジネスチャンスを見出そうとする者、そして単にこの技術ブームに魅了される者など、その目的は様々だ。

しかし、その誇大宣伝の裏で、より実際的な問題が徐々に浮上してきている。それは、大規模言語モデルを真に理解し、使いこなすことは容易ではないということだ。モデルの原理やトレーニング方法から推論の最適化やアプリケーション開発に至るまで、関連する知識連鎖は長く、技術スタックは複雑である。断片的な情報では体系的な認知を支えることが難しく、初心者レベルと上級者レベルの間には明確な境界線が存在する。

このような背景のもと、LLM Courseと呼ばれるオープンソースプロジェクトは、リリース以来広く注目を集めており、これまでに77,000個のスターを獲得している。論文、ブログ、コーディングの実践などに散在する知識を、明確な構造と明確な学習経路を持つ学習システムに再編成する。

散在するチュートリアルや孤立した技術文書とは異なり、LLMコースはより体系的な問いに答えようと試みます。大規模言語モデルを真に習得するには、何を学ぶべきか、どのような順序で学ぶべきか、そしてその知識をどのように実用的なアプリケーションに変換するかを知る必要がある。このプロジェクトでは、基礎的な数学やニューラルネットワークから、モデルのトレーニング、アライメント、評価、そしてRAG、エージェント、デプロイメントに至るまで、複雑なLLM技術システムを構造化されたモジュールに分解し、比較的明確な学習経路を作り出しています。

つまり、初心者でも経験豊富な開発者でも、LLMコース内で適切な学習リソースを見つけることができます。迅速な実践を容易にするために、HyperAIは、LLMコースのノートブックデモの一部を「チュートリアル」セクションにアップロードしました。すべての動作環境は完全に構成済みで、箱から出してすぐに使用できます。

オンラインで実行:

https://go.hyper.ai/xpEHI

チュートリアルの詳細は以下のとおりです。

1. モデルの微調整

微調整

ファインチューニングは、事前学習済みモデルを特定のタスクに適応させるための重要な手法です。このモジュールでは、いくつかの主要なファインチューニング手法について説明します。

* Unslothを使用してLlama 3.1 8Bを微調整する

Unslothフレームワークは、非常に効率的な教師あり微調整を提供し、701 TP3T以上のメモリを節約します。    

* Axolotl を使用した LLM の微調整    

複数のモデルとトレーニング戦略をサポートする、ワンストップの微調整フレームワーク。    

Google ColabでLlama 2を微調整する    

無料のクラウドベースの微調整練習：QLoRAメソッドの詳細解説    

* DPOを使用してミストラル7Bを微調整する    

直接的な選好最適化は、モデルのアライメント品質を向上させます。    

* SFTを使用してミストラル7Bを微調整する    

データ収集から評価まで、プロセス全体を監督し、微調整する。    

2. 定量化する

量子化

量子化はモデル展開コストを削減するための重要な技術であり、モデルサイズを75%以上削減できる。

* 4ビットGPTQ量子化

GPTQアルゴリズムの詳細解説：一般消費者向けハードウェアで大規模モデルを実行する

* 重み付き量子化の概要    

量子化の基礎：FP32/FP16/INT8/INT4の比較

* GGUF + llama.cpp 量子化    

ローカル展開に推奨されるフォーマットで、CPU/GPU推論に最適化されています。    

* ExLlamaV2 量子化

最速の推論エンジンの1つであり、EXL2フォーマットの詳細な説明が含まれています。

3. 高度なアプリケーション

LLM分野における最先端技術と高度な応用について探求しましょう。

* 大規模言語モデルのデコード戦略  

貪欲探索から核サンプリングまでの完全ガイド    

* 知識グラフ拡張 

ChatGPTRAG + ナレッジグラフ：錯覚を減らし、精度を向上させる

* LazyMergekit

ワンクリックでモデルをマージできるため、GPUがなくてもMoEを利用できます。

* Mergekit完全ガイド

SLERP/TIES/DAREの原則と実践を融合させたモデル

* 抹消を使用して検閲を解除する

モデルの動作の境界を探るためのモデルアライメント除去技術

4. ツールセット 

開発効率を向上させ、LLM開発をより簡素化するための実践的なツール。

* LLM AutoEval    

自動モデル評価、RunPodによるワンクリック実行    

* レイジーアホロートル

ワンクリックでクラウドベースの微調整と起動が可能。複雑な設定は不要です。

* モデルとなる家系図

モデル間の関係性を視覚化することで、LLMの進化を理解する。

AutoQuant

ワンクリック量子化、GGUF/GPTQ/EXL2/AWQに対応

* 自動抹消

自動アライメント除去、カスタムデータセット

* ZeroChat

GPU不要のチャットインターフェース、ハグフェイス（GPUフリー）

* 自動重複排除

データセットの自動重複排除：MinHash + セマンティック重複排除

5. グラフニューラルネットワークコース

グラフニューラルネットワークコース

グラフニューラルネットワークは、非ユークリッドデータを処理するための強力なツールであり、ソーシャルネットワーク、レコメンデーションシステム、その他の分野で広く利用されている。

* グラフ畳み込みネットワーク（GCN）    

GNN入門の必須コース：スペクトルグラフ理論とメッセージパッシング    

* グラフアテンションネットワーク（GAT）

グラフへのアテンションメカニズムの適用

* GraphSAGE

大規模グラフサンプリング集約、帰納的学習

* グラフ同型ネットワーク（GIN）

最も優れた表現力：ワイスファイラー・レーマンテスト

6. その他の役立つチュートリアル

本書は、深層学習の基礎、強化学習、データ最適化など、複数の分野における実践的なスキルを網羅しています。

マインクラフト ダイヤモンドファインダーボット    

強化学習の実践：MineRL環境におけるQ学習    

* Pandasの行反復処理の最適化

データ処理性能を100倍以上向上させるためのヒント

深層学習におけるテンソル

PyTorchテンソルの基礎、ブロードキャストメカニズム、自動微分

* Qラーニングチュートリアル

強化学習入門：価値反復アルゴリズムの詳細な解説

7. 線形計画法 

オペレーションズリサーチの基礎：資源最適化問題の数理モデル化と解決。

線形計画法入門    

シンプレックス法、双対性理論、感度分析    

整数計画法と線形計画法    

分岐法、切断面法  

制約プログラミング

CSP、バックトラッキング探索、制約伝播 

* マーケティング予算の非線形最適化    

凸最適化、勾配降下法、ROI最大化    

以上が今回HyperAIがおすすめするチュートリアルです。ぜひ皆さんも体験してみてください！

チュートリアルのリンク:

https://go.hyper.ai/xpEHI