Transformerを一から理解する¶
プログラミング言語実装者のためのTransformer解説と実装
このチュートリアルについて¶
このチュートリアルは、プログラミング言語の処理系を作った経験はあるが、機械学習やTransformerについては初心者という方を対象にしています。コンパイラやインタプリタの概念を使いながら、Transformerの仕組みを基礎から丁寧に説明し、実際に動くコードを一緒に実装していきます。
対象読者¶
- プログラミング言語の実装経験がある方
- コンパイラ、インタプリタ、パーサーなどを作ったことがある方
- 機械学習やディープラーニングの経験は少ない方
- Transformerを理解し、実装してみたい方
学習内容¶
- 基礎概念の理解
- なぜTransformerが重要なのか
- プログラミング言語処理との類似点
-
必要な数学的基礎
-
段階的な実装
- 各コンポーネントを一つずつ実装
- 動作を確認しながら理解を深める
-
最終的に完全なTransformerを構築
-
実践的な応用
- GPTアーキテクチャの理解
- 事前学習とファインチューニング
- 実用的な最適化技術
チュートリアルの構成¶
第1部：導入と基礎概念¶
- Transformerの重要性と応用例
- コンパイラとの類似点で理解する
- 必要な数学とPyTorchの基礎
第2部：Transformerへの道のり¶
- トークン化と単語の表現
- 注意機構の直感的理解
- 位置情報の扱い方
第3部：Transformerアーキテクチャ詳解¶
- Multi-Head Attentionの仕組み
- Feed Forward Networkの役割
- 残差接続と正規化の重要性
第4部：実装編¶
- 最小限のTransformer実装
- 各コンポーネントの詳細実装
- デバッグと動作確認
第5部：LLMへの拡張¶
- GPTアーキテクチャの理解
- 大規模言語モデルの訓練
- 実用的な応用例
演習問題¶
- 各章の理解を深める演習
- 実装課題とチャレンジ問題
- 解答例付き
発展的なトピック¶
- 最新の最適化技術
- マルチモーダルTransformer
- 研究の最前線
学習の進め方¶
1. 順番に読み進める¶
各章は前の章の内容を前提としているので、順番に読むことをお勧めします。
2. コードを実際に動かす¶
# 環境構築
python -m venv transformer-env
source transformer-env/bin/activate # Windows: transformer-env\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
# Jupyterノートブックで実行
jupyter notebook
3. 演習問題に取り組む¶
各章の演習問題で理解を確認し、実装力を身につけましょう。
4. 自分のプロジェクトで試す¶
学んだ内容を自分のプロジェクトに応用してみましょう。
必要な環境¶
- Python 3.8以上
- PyTorch 1.9以上
- CUDA対応GPU（推奨、なくても動作可能）
- 8GB以上のメモリ
このチュートリアルの特徴¶
🎯 コンパイラとの類推¶
字句解析 (Lexing) → トークン化 (Tokenization)
構文解析 (Parsing) → 構造理解 (Structure Understanding)
意味解析 (Semantic) → 文脈理解 (Context Understanding)
コード生成 (CodeGen) → 出力生成 (Generation)
📊 豊富な可視化¶
各概念を図やグラフで視覚的に理解できます。
💻 実装重視¶
理論だけでなく、実際に動くコードを書きながら学びます。
🔧 実践的な内容¶
最新の研究成果や実用的なテクニックも含まれています。
フィードバック¶
このチュートリアルに関するご意見・ご質問は、GitHubリポジトリのIssuesまでお寄せください。
ライセンス¶
このチュートリアルはMITライセンスで公開されています。
それでは、Transformerの世界への旅を始めましょう！