NVIDIA GTC 2023で、ChatGPT など自然言語処理技術の基礎が 1 日で学べるワークショップを開催

3 月 21 日 (日本時間) からオンラインで開催される NVIDIA GTC 2023で、 「ChatGPT」で話題の OpenAI 共同創業者/チーフ サイエンティストの Ily Sutskever 氏と NVIDIA 創業者/CEO Jensen Huang (ジェンスン フアン) の対談が大変注目されています。対談（https://www.nvidia.com/gtc/session-catalog/?tab.catalogallsessionstab=16566177511100015Kus&search=OpenAI#/session/1669748941314001t6Nv ）はオンデマンドでも配信され、GTC の会期中はいつでもお好きな時間にご覧いただくことが可能です。参加は無料で、ご登録はこちら（https://www.nvidia.com/ja-jp/gtc/?ncid=em-even-559985 ）からお申込みください。

GTC 期間中、オンラインでハンズオン ワークショップ DLI (Deep Learning Institute) を開催いたします。そしてこの度、会期中の受講の場合、通常の 70% 割引の価格で、ChatGPT の基礎技術である Transformer ベースの自然言語処理技術が 1 日で学べるワークショップの他、はじめてディープラーニングを学ぶ人に向けたワークショップを日本語で提供することをお知らせいたします。

 NVIDIA と自然言語処理技術の深い関係
2022 年は、「ChatGPT」や「Stable Diffusion」に代表されるジェネレーティブ AI にとって、重要な年でした。プロンプトと呼ばれる文章を入力することで、自然な応答や高い品質の画像を生成できるようになりました。

近年、AI を使った自然言語処理の応用が加速度的に進んでおり、チャットボット、AI 音声エージェントなどの AI アシスタントが私たちの生活やビジネスで活躍され始めています。
こうした活用の立役者が Transformer ベースの大規模言語モデルです。大規模言語モデルの特徴の一つは、より多くのパラメーターを追加し、膨大なデータを学習させることで、その性能が向上し続けることです。*1 

NVIDIA はより大型のモデルの学習を高速に行えるように GPU のパフォーマンスを向上させ続け*2 、大規模な GPU クラスターを接続する高速インターコネクトを提供し、また、大規模言語モデルの学習や推論を効率的に行うためのツールを提供することで、自然言語処理技術の研究の発展に貢献しています。

1 つの分野を 1 日で学べるハンズオン ワークショップ
AI や アクセラレーテッド コンピューティングの分野で自分のキャリアの可能性を広げたい方を対象に、NVIDIA GTC では最新の「講師によるワークショップ」を日本語で提供します。GTC 期間中に受講すると通常の 70% 割引価格でご参加いただけます。さらに、5 名以上でお申込いただくと 1 名あたり 99 ドルでご参加いただけます。ご参加のお申込はこちら（https://www.nvidia.com/ja-jp/gtc/training/ ）から。

 DLI 受講のメリット:
　・認定講師による丁寧な解説。ティーチングアシスタントによる学習、演習の手厚い支援
　・半年間アクセスできるクラウド上の優れた教材と演習環境
　・理解度テストに合格すると履歴書や SNS に書ける修了証を授与

ChatGPT の基礎技術「Transformer ベースの自然言語処理」が 1 日で学べるコース
自然言語処理の応用が近年加速度的に進んでおり、その立役者が Transformer ベースの大規模言語モデルです。このワークショップに参加することで、学習済みモデルを活用してテキスト分類、NER (固有表現抽出) 、質疑応答などのタスクに対応する方法が学べます。ワークショップの詳細はこちら（https://www.nvidia.com/ja-jp/training/instructor-led-workshops/natural-language-processing/ )から。

はじめてディープラーニングを学ぶエンジニアや学生にぴったりなコースも
Transformer を用いた自然言語処理はやや発展的な内容ですが、はじめてディープラーニングについて学びたい方はコンピューター ビジョンの基礎から挑戦してみるのはいかがでしょうか。 このワークショップではディープラーニング モデルをゼロから学習させ、精度の高い結果を実現するためのツールとコツを学びます。また、AI アプリケーションを開発するビジネスの現場で活用が増えている転移学習についての技術を習得することも可能です。ワークショップの詳細はこちら（https://www.nvidia.com/ja-jp/training/instructor-led-workshops/fundamentals-of-deep-learning/ ）から。

本発表に関する詳細をNVIDIAの技術ブログ（https://developer.nvidia.com/ja-jp/blog/gtc-nlp-related-sessions-and-workshops/ ）でもご紹介しています。ぜひご一読いただき、NVIDIA GTC 2023会期中に、ハンズオン ワークショップ DLI (Deep Learning Institute)にもご参加ください。

脚注: 
*1 Applying Natural Language Processing Across the World’s Languages | NVIDIA 技術ブログ英語版
（https://developer.nvidia.com/blog/applying-natural-language-processing-across-the-worlds-languages/ ）
*2 H100 Transformer Engine が AI トレーニングを加速、精度を損なわずに最大 6 倍のパフォーマンス向上を実現 | NVIDIA ブログ
（https://blogs.nvidia.co.jp/2022/04/07/h100-transformer-engine/ ）