東京大学LLM講座資料公開！初心者でもわかる全貌解説！

🔸内容：

大規模言語モデル（LLM）を学ぶための東京大学の貴重な講座

概要

最近のテクノロジーの進化により、大規模言語モデル（LLM）が急速に私たちの生活を変えています。特に、ChatGPTのような技術はその代表例です。東京大学の松尾・岩澤研究室では、基礎から応用まで網羅したLLMのオンライン講座が公開され、6,000名以上が受講した実績があります。この講座は、LLMの原理から社会実装までを学ぶことができる貴重な機会です。

詳細な情報はこちらから確認できます。

機械学習用語の理解を助ける

この記事を進める上で重要な用語を押さえておきましょう：

• LLM: 大量のテキストデータを基にした言語モデル。自然言語を理解し生成する能力があります。
• Transformer: LLMの基盤となる構造。情報処理を効率的に行うことができます。
• Prompting: LLMにタスクを指示する手法。効果的なプロンプトがカギとなります。
• Fine-Tuning: 既に学習したモデルを特定のタスク向けに再学習させること。
• RAG: 外部の知識を参照することで、正確な回答を生成する技術。

講座の内容

この講座は全12回で構成され、以下のようなトピックが扱われます。

基礎学習（第1回〜第5回）

• LLMの必要性: 近年LLMの性能が劇的に向上した理由として、2017年に発表されたTransformer技術の影響が強調されます。
• PromptingとRAG: LLMを効果的に活用するための技法を紹介します。
• 内部構造の理解: Transformerの仕組みやLLMの学習プロセス、特に性能とモデルサイズの関係を探ります。

応用と社会実装（第6回〜第12回）

• RLHFとアライメント: LLMに人間の意図を反映させるための手法を学びます。
• 安全性: LLMを社会に取り入れる際のリスクと、その対策を考えます。
• 最新の研究動向: 新しいアーキテクチャや安全実装に関する研究も網羅されます。

まとめ

東京大学の松尾・岩澤研究室が提供するこの講座は、LLMの基礎から最先端の研究、社会実装までを包括するものです。特に、LLMに対する理解を深めたい方にとっては貴重なリソースです。興味がある方は、ぜひこの講座資料をチェックしてみてください。

🧠 編集部の見解：
この記事を読んで、LLM（大規模言語モデル）の急成長とその社会的影響の大きさを再認識しました。特に東京大学松尾・岩澤研究室が提供している講座は、多くの人にとって手が届く学びの場であり、LLM技術の理解を深める絶好の機会だと思います。

例えば、私たちは日常的にChatGPTのようなLLMを使って情報を得たり、クリエイティブな作業を手伝ってもらったりしています。しかし、多くの人はその裏にある技術や開発経緯への理解が薄いと思います。この講座が提供する基礎から応用までのカリキュラムは、LLMがただの流行りではなく、生活や仕事において実際に役立つ技術であることを教えてくれると思います。

面白いのは、LLMが持つ「創発的能力」ですね。これは、量が質に変わる現象であり、ある一定の規模を超えると突如として新しい能力が生まれることを指しています。例えば、特定のタスクを数例見せるだけでこなす「フューショット学習」の能力は、まさにその好例です。

社会的な影響についても触れておきたいのですが、LLMの普及により仕事の形態や教育の在り方が変わってくる可能性があります。特にリモートワークが一般的になった今、情熱を持ってLLMを学んだ人々が新たなビジネスやプロジェクトを生み出していくことでしょう。

豆知識として、LLMが誤った情報を生成する「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれる問題もありますが、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の技術によってこのリスクを軽減できる可能性があります。これにより、より信頼性の高い情報提供が期待され、社会の信頼も改善されるかもしれません。

結論として、この東京大学の講座はただ技術を学ぶだけではなく、私たちの未来を考えるきっかけともなるでしょう。ぜひ多くの方がこの機会を活用して、LLMの魅力と可能性を感じ取ってほしいですね。

• キーワード: LLM（大規模言語モデル）