現代NLPの基盤となるTransformerアーキテクチャを基礎から体系的にマスター
シリーズ概要
このシリーズは、Transformerアーキテクチャを基礎から段階的に学べる全5章構成の実践的教育コンテンツです。
Transformerは、自然言語処理（NLP）における最も革命的なアーキテクチャであり、BERT・GPT・ChatGPTなど現代の大規模言語モデル（LLM）の基盤技術です。Self-Attention機構による並列処理可能な系列モデリング、Multi-Head Attentionによる多様な関係性の学習、Positional Encodingによる位置情報の組み込み、そして事前学習とファインチューニングによる転移学習を習得することで、最先端のNLPシステムを理解・構築できます。Self-AttentionとMulti-Headの仕組みから、Transformerアーキテクチャ、BERT・GPT、大規模言語モデルまで、体系的な知識を提供します。
特徴:
- ✅ 基礎から最先端まで: Attention機構からGPT-4のような大規模モデルまで体系的に学習
- ✅ 実装重視: 40個以上の実行可能なPyTorchコード例、実践的なテクニック
- ✅ 直感的理解: Attention可視化、アーキテクチャ図解で動作原理を理解
- ✅ Hugging Face完全準拠: 業界標準ライブラリを使った最新の実装手法
- ✅ 実用的応用: 感情分析・質問応答・テキスト生成など実践的なタスクへの適用
総学習時間: 120-150分（コード実行と演習を含む）
学習の進め方
推奨学習順序
初学者の方（Transformerをまったく知らない）:
- 第1章 → 第2章 → 第3章 → 第4章 → 第5章（全章推奨）
- 所要時間: 120-150分
中級者の方（RNN/Attentionの経験あり）:
- 第2章 → 第3章 → 第4章 → 第5章
- 所要時間: 90-110分
特定トピックの強化:
- Attention機構: 第1章（集中学習）
- BERT/GPT: 第4章（集中学習）
- LLM/プロンプト: 第5章（集中学習）
- 所要時間: 25-30分/章
各章の詳細
第1章：Self-AttentionとMulti-Head Attention
難易度: 中級
読了時間: 25-30分
コード例: 8個
学習内容
- Attentionの復習 - RNNにおけるAttention機構、アライメント
- Self-Attentionの原理 - Query・Key・Value、内積による類似度計算
- Scaled Dot-Product Attention - スケーリング、Softmax、重み付き和
- Multi-Head Attention - 複数のAttentionヘッド、並列処理
- 可視化と実装 - PyTorchによる実装、Attentionマップの可視化
学習目標
- ✅ Self-Attentionの動作原理を理解する
- ✅ Query・Key・Valueの役割を説明できる
- ✅ Scaled Dot-Product Attentionを計算できる
- ✅ Multi-Head Attentionの利点を理解する
- ✅ PyTorchでSelf-Attentionを実装できる
第2章：Transformerアーキテクチャ
難易度: 中級〜上級
読了時間: 25-30分
コード例: 8個
学習内容
- Encoder-Decoderの全体構造 - 6層のスタック、残差接続
- Positional Encoding - 位置情報の埋め込み、sin/cos関数
- Feed-Forward Network - 位置ごとの全結合層
- Layer Normalization - 正規化レイヤー、学習の安定化
- Masked Self-Attention - Decoderにおける未来の情報のマスク
学習目標
- ✅ Transformerの全体構造を理解する
- ✅ Positional Encodingの役割を説明できる
- ✅ 残差接続とLayer Normの効果を理解する
- ✅ Masked Self-Attentionの必要性を説明できる
- ✅ PyTorchでTransformerを実装できる
第3章：事前学習とファインチューニング
難易度: 中級〜上級
読了時間: 25-30分
コード例: 8個
学習内容
- 転移学習の概念 - 事前学習の重要性、ドメイン適応
- 事前学習タスク - Masked Language Model、Next Sentence Prediction
- ファインチューニング戦略 - 全層/部分層の更新、学習率設定
- データ効率性 - 少量データでの高性能、Few-shot Learning
- Hugging Face Transformers - 実践的なライブラリの使い方
学習目標
- ✅ 転移学習の利点を理解する
- ✅ 事前学習タスクの設計理念を説明できる
- ✅ 適切なファインチューニング戦略を選択できる
- ✅ Hugging Faceライブラリを使える
- ✅ 独自タスクでモデルをファインチューニングできる
第4章：BERT・GPT
難易度: 上級
読了時間: 25-30分
コード例: 8個
学習内容
- BERTの構造 - Encoder-only、双方向コンテキスト
- BERTの事前学習 - Masked LM、Next Sentence Prediction
- GPTの構造 - Decoder-only、自己回帰モデル
- GPTの事前学習 - 言語モデリング、次単語予測
- BERTとGPTの比較 - タスク特性、使い分けの基準
学習目標
- ✅ BERTの双方向性を理解する
- ✅ Masked LMの学習メカニズムを説明できる
- ✅ GPTの自己回帰性を理解する
- ✅ BERTとGPTを適切に使い分けられる
- ✅ 感情分析・質問応答を実装できる
第5章：大規模言語モデル
難易度: 上級
読了時間: 30-35分
コード例: 8個
学習内容
- スケーリング則 - モデルサイズ、データ量、計算量の関係
- GPT-3・GPT-4 - 超大規模モデル、Emergent Abilities
- プロンプトエンジニアリング - Few-shot、Chain-of-Thought
- In-Context Learning - ファインチューニング不要の学習
- 最新トレンド - Instruction Tuning、RLHF、ChatGPT
学習目標
- ✅ スケーリング則を理解する
- ✅ Emergent Abilitiesの概念を説明できる
- ✅ 効果的なプロンプトを設計できる
- ✅ In-Context Learningを活用できる
- ✅ 最新のLLMトレンドを理解する
全体の学習成果
このシリーズを完了すると、以下のスキルと知識を習得できます：
知識レベル（Understanding）
- ✅ Self-AttentionとMulti-Head Attentionの仕組みを説明できる
- ✅ Transformerのアーキテクチャを理解している
- ✅ 事前学習とファインチューニングの戦略を説明できる
- ✅ BERTとGPTの違いと使い分けを理解している
- ✅ 大規模言語モデルの原理と活用法を説明できる
実践スキル（Doing）
- ✅ PyTorchでTransformerを実装できる
- ✅ Hugging Face Transformersを使ってファインチューニングできる
- ✅ BERTで感情分析・質問応答を実装できる
- ✅ GPTでテキスト生成を実装できる
- ✅ 効果的なプロンプトを設計できる
応用力（Applying）
- ✅ 新しいNLPタスクに適切なモデルを選択できる
- ✅ 事前学習モデルを効率的に活用できる
- ✅ 最新のLLM技術を実務に適用できる
- ✅ プロンプトエンジニアリングで性能を最適化できる
前提知識
このシリーズを効果的に学習するために、以下の知識があることが望ましいです：
必須（Must Have）
- ✅ Python基礎: 変数、関数、クラス、ループ、条件分岐
- ✅ NumPy基礎: 配列操作、ブロードキャスト、基本的な数学関数
- ✅ 深層学習の基礎: ニューラルネットワーク、誤差逆伝播、勾配降下法
- ✅ PyTorch基礎: テンソル操作、nn.Module、DatasetとDataLoader
- ✅ 線形代数の基礎: 行列演算、内積、形状変換
推奨（Nice to Have）
- 💡 RNN/LSTM: 再帰型ニューラルネットワーク、Attention機構
- 💡 自然言語処理の基礎: トークン化、語彙、埋め込み
- 💡 最適化アルゴリズム: Adam、学習率スケジューリング、Warmup
- 💡 GPU環境: CUDAの基本的な理解
推奨される前の学習: