技術詳細（Technical）

AI実装に必要な技術的知識を解説します。Tokenization技術（BPE、WordPiece、SentencePiece）、データ前処理の最新手法、アルゴリズムの詳細まで、実装者に必須の知識を体系的に学びます。

学習記事一覧

記事 説明
[執筆中] アルゴリズム AI実装の核となるアルゴリズム。順伝播・逆伝播の詳細、勾配降下法の実装、各種最適化アルゴリズム（SGD、Momentum、Adam、AdamW）の内部動作、Attention機構の効率的実装（Linear Attention、Performer等）を理解。
[執筆中] Tokenization技術 テキストをトークンに分割する技術の進化。Word-level（OOV問題）からSubword-level（BPE、WordPiece）への進化、SentencePieceの革新性（言語非依存、前処理不要）、2024年時点の最新手法（Byte-level BPE、Multimodal Tokenization）を理解。
[執筆中] データ前処理 高品質な訓練データを準備するための前処理技術。データクリーニング（ノイズ除去、重複削除）、正規化、データ拡張、バランシング、品質フィルタリング、2024年時点の新しいトレンド（合成データ生成、データ枯渇問題への対応）を理解。
[執筆中] 実装ガイド AI実装の実践的なガイド。主要フレームワーク（PyTorch、JAX、TensorFlow）の選び方、HuggingFace Transformersライブラリの活用、vLLM・TGI等の推論エンジン、2024年時点のツールエコシステム（DeepSpeed、Megatron-LM、FSDP）を理解。

推奨学習順序

  1. Tokenization技術 - データ処理の基礎を理解
  2. データ前処理 - 高品質データの準備方法を学ぶ
  3. アルゴリズム - 実装の核心を把握
  4. 実装ガイド - 実践的なツール・ライブラリを習得

このカテゴリーについて

技術詳細カテゴリーでは、AIモデルを実際に実装・運用する際に必要となる技術的な詳細を学びます。理論だけでなく、実装で使用されるツール、ライブラリ、ベストプラクティスも紹介します。

学習目標

  • Tokenization技術の進化（BPE → WordPiece → SentencePiece）を理解する
  • データ前処理の重要性と最新手法を学ぶ
  • アルゴリズムの実装詳細を把握する
  • 実装ガイドでツール・ライブラリの使い方を習得する

対象読者

実装者、エンジニア、実際にコードを書く方を対象としています。

推定学習時間

全4記事を通読：約6-10時間

主要参考文献

このカテゴリーの記事は以下の査読付き論文を主な出典としています。各記事で詳細な引用を行います。

Tokenization技術

  • Sennrich et al. (2015) "Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units" (BPE) - ACL 2016
  • Schuster & Nakajima (2012) "Japanese and Korean voice search" (WordPiece) - IEEE ICASSP 2012
  • Kudo & Richardson (2018) "SentencePiece: A simple and language independent approach to subword tokenization" - EMNLP 2018

効率的なAttention実装

  • Katharopoulos et al. (2020) "Transformers are RNNs: Fast Autoregressive Transformers with Linear Attention" - ICML 2020
  • Choromanski et al. (2020) "Rethinking Attention with Performers" - ICLR 2021

実装フレームワーク

  • Paszke et al. (2019) "PyTorch: An Imperative Style, High-Performance Deep Learning Library" - NeurIPS 2019
  • Wolf et al. (2019) "HuggingFace's Transformers: State-of-the-art Natural Language Processing" - EMNLP 2020
  • Rajbhandari et al. (2020) "ZeRO: Memory Optimizations Toward Training Trillion Parameter Models" (DeepSpeed) - SC20

※個別記事では、各論文への直接リンクと詳細な引用情報を提供します。

次のステップ

技術詳細を学習した後は、以下のカテゴリーに進むことを推奨します：