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インストラクタによるワークショップ
トランスフォーマーベースの自然言語処理アプリケーションの開発

自然言語処理 (NLP) の応用がここ 10 年間で急増しています。AI アシスタントが浸透し、対話型のヒューマンエクスペリエンスやマシンエクスペリエンスが業務に投入される中、NLP 手法を利用してテキストベースのデータを操作、分析、生成する方法を理解することが、きわめて重要になっています。最新の手法では、言葉のニュアンス、文脈、複雑さを人間と同等にとらえることができます。そして、適切な設計が伴えば、開発者はこれらの手法を利用して、チャットボット、AI 音声エージェントなどにおいて自然でシームレスな人間とコンピューターとの対話を実現する、パワフルな NLP アプリケーションを構築することができます。

ディープラーニングモデルは、広範な文脈と言語に対する正確な汎用化が可能なことから、NLP 向けに広く普及してきました。トランスフォーマーからの双方向エンコーダー表現 (BERT) などのトランスフォーマーベースのモデルは、質問応答、存在物の認識、意図の認識、感情分析などについて SQuAD などのベンチマークで人間のベースラインに匹敵する精度を実現することで、NLP に革命をもたらしてきました。

このワークショップでは、ドキュメントの類別などのテキスト分類タスクにトランスフォーマーベースの自然言語処理モデルを使用する方法を学びます。また、固有表現抽出 (NER) タスクにトランスフォーマーベースのモデルを活用する方法や、さまざまなモデルの機能、制約、特性を分析し、メトリック、ドメインの特異性、利用可能なリソースに基づいて特定のユースケースに最適なモデルを判断する方法についても学びます。

学習目標

このワークショップでは、次のことを行います。

Word2Vec、リカレントニューラルネットワーク (RNN) ベースの埋め込み、トランスフォーマーなどの NLP タスクにおいて、テキスト埋め込みがいかに急速に進歩してきたかを理解する
トランスフォーマーアーキテクチャ機能 (特にセルフアテンション) を使用して RNN なしで言語モデルを作成する方法を確認する
セルフスーパービジョンを使用して BERT や Megatron などその他バリエーションのトランスフォーマーアーキテクチャを改善し、優れた NLP 結果を得る
事前トレーニング済みの最新 NLP モデルを活用して、テキスト分類、NER、質問応答などの複数のタスクを解決する
推論の課題を管理し、ライブアプリケーション向けの精密なモデルを展開する

ワークショップデータシートをダウンロードする (PDF 71.9 KB)

ワークショップの概要

序論 (15 分)	インストラクターの紹介。 courses.nvidia.com/join でアカウントを作成する
Transformer 入門 (120 分)	Transformer アーキテクチャの仕組みを詳しく学習する: PyTorch で Transformer アーキテクチャを構築する。自己注意行列を計算する。事前にトレーニングした Transformer モデルで英語をドイツ語に翻訳する。
休憩 (60 分)
自己教師、BERT、その先 (120 分)	NVIDIA NeMo を利用し、自己教師付きのトランスフォーマーベースモデルを具体的な NLP タスクに応用する方法について学習する: 抽象を分類するテキスト分類プロジェクトを構築する。テキスト内の病名を識別する NER プロジェクトを構築する。分野固有モデルでプロジェクトの精度を上げる。
休憩 (15 分)
NLP の推論と展開 (120 分)	NVIDIA Triton のライブ推論のために NLP プロジェクトを展開する方法について学習する: 展開のためにモデルを準備する。 NVIDIA® TensorRT™ でモデルを最適化する。モデルを展開し、試験する。
最終確認 (15 分)	主要な学習事項をおさらいし、質問に答える。評価を完了し、認定証を取得する。ワークショップアンケートを受ける。独自の環境を設定する方法について学習し、追加のリソースとトレーニングについて話し合う。

ワークショップの詳細

時間: 8 時間

価格: 価格についてはお問い合わせください。

参加条件:

Python コーディングの経験と、ライブラリ関数およびパラメーターの使用経験があること
TensorFlow、PyTorch、または Keras などのディープラーニングフレームワークの基礎を理解していること
ニューラルネットワークの基本を理解していること

テクノロジ: PyTorch、pandas、NVIDIA NeMo™、NVIDIA Triton™ Inference Server

評価の種類::

技能基準のコーディング評価では、ニューラルモジュールパイプラインやトレーニングなど、NLP タスクを受講生が構築する能力を評価します。
複数選択式の質問では、クラスで紹介された NLP 概念に対する受講生の理解度を評価します。

証明書: 評価が正常に完了すると、NVIDIA DLI 証明書が参加者に贈られます。これは専門分野の能力を証明するものであり、プロフェッショナルとしてのキャリアアップを支援します。

ハードウェア要件: 最新版の Chrome または Firefox を実行できるデスクトップコンピューターまたはノート PC。参加者は全員、完全に設定が終わっている状態でクラウドに置かれている GPU 対応サーバーに専用アクセスできます。

言語: 英語、中国語 (簡体字)

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