論文の概要: Natural Language Processing: A Comprehensive Practical Guide from Tokenisation to RLHF

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.03799v1
• Date: Tue, 05 May 2026 14:25:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-06 19:35:43.971402
• Title: Natural Language Processing: A Comprehensive Practical Guide from Tokenisation to RLHF
• Title（参考訳）: 自然言語処理: トークン化からRLHFへの包括的実践ガイド
• Authors: Mullosharaf K. Arabov,
• Abstract要約: このプレプリントは、最新のNLPパイプライン全体を通して読者をガイドする、体系的で研究指向のプラクティスを提示する。 12回のハンズオンセッションでは、簡潔な理論と詳細な実装計画、正式な評価基準、透明な評価基準が組み合わされた。 すべての実験は1つの進化したコーパスで行われ、その作業は商用APIよりもオープンウェイトモデルを支持している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This preprint presents a systematic, research-oriented practicum that guides the reader through the entire modern NLP pipeline: from tokenisation and vectorisation to fine-tuning of large language models, retrieval-augmented generation, and reinforcement learning from human feedback. Twelve hands-on sessions combine concise theory with detailed implementation plans, formalised evaluation metrics, and transparent assessment criteria. The work is not a conventional textbook: it is designed as a reproducible research artefact where every session requires publishing code, models, and reports in public repositories. All experiments are conducted on a single evolving corpus, and the work advocates open-weight models over commercial APIs, with special attention to the Hugging Face ecosystem. The material is enriched by original research on low-resource languages, incorporating linguistic resources for Tajik and Tatar (subword tokenisers, embeddings, lexical databases, and transliteration benchmarks), demonstrating how modern NLP can be adapted to data-scarce environments. Designed for senior undergraduates, graduate students, and practising developers seeking to implement, compare, and deploy methods from classical ML to state-of-the-art LLM-based systems.
• Abstract（参考訳）: このプレプリントは、トークン化とベクトル化から大規模言語モデルの微調整、検索強化生成、人間からのフィードバックからの強化学習まで、現代的なNLPパイプライン全体を通して読者を導く、体系的な研究指向の実践を提示する。 12回のハンズオンセッションでは、簡潔な理論と詳細な実装計画、正式な評価基準、透明な評価基準が組み合わされた。 この作品は従来の教科書ではなく、複製可能な研究成果物として設計されており、各セッションは公開リポジトリにコード、モデル、レポートを発行する必要がある。 すべての実験は、単一の進化したコーパスで行われ、Hugging Faceエコシステムに特に注意を払って、商用APIよりもオープンウェイトモデルを推奨している。 この資料は、タジク語とタタール語(サブワードトークン、埋め込み、語彙データベース、翻訳ベンチマーク)の言語資源を取り入れた低リソース言語に関するオリジナルの研究によって豊かにされ、現代のNLPがデータスカース環境にどのように適応できるかを実証している。 大学院生、大学院生、そして古典的なMLから最先端のLLMベースのシステムにメソッドを実装し、比較し、デプロイしようとする実践的な開発者のために設計された。

関連論文リスト

• A Human-Centered Workflow for Using Large Language Models in Content Analysis [0.0]
  本稿では,大言語モデルをユニバーサルテキスト処理機械として概念化する。 3つの質的かつ定量的なコンテンツ分析タスクにLLMを使用するための包括的なワークフローを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-27T14:32:29Z)
• A Novel Cartography-Based Curriculum Learning Method Applied on RoNLI: The First Romanian Natural Language Inference Corpus [71.77214818319054]
  自然言語推論は自然言語理解のプロキシである。 ルーマニア語のNLIコーパスは公開されていない。 58Kの訓練文対からなるルーマニア初のNLIコーパス(RoNLI)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-20T08:41:15Z)
• Specifying Genericity through Inclusiveness and Abstractness Continuous Scales [1.024113475677323]
  本稿では,自然言語における名詞句(NP)の詳細なモデリングのための新しいアノテーションフレームワークを提案する。 このフレームワークはシンプルで直感的に設計されており、専門家でないアノテータにもアクセスでき、クラウドソースのタスクに適している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-22T15:21:07Z)
• Pre-Training to Learn in Context [138.0745138788142]
  言語モデルが文脈で学習するために明示的に訓練されていないため、コンテキスト内学習の能力は十分に活用されていない。 In-Context Learning のための PICL (Pre-training for In-Context Learning) を提案する。 実験の結果,PICLはベースラインよりも効率が高く,タスクの汎用性が高く,約4倍のパラメータを持つ言語モデルよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-16T03:38:06Z)
• An Overview on Language Models: Recent Developments and Outlook [32.528770408502396]
  従来の言語モデル(CLM)は、因果的に言語シーケンスの確率を予測することを目的としている。 事前学習言語モデル(PLM)はより広範な概念をカバーし、因果逐次モデリングと下流アプリケーションのための微調整の両方に使用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-10T07:55:00Z)
• Offline RL for Natural Language Generation with Implicit Language Q Learning [87.76695816348027]
  ユーザ指定タスクの完了に関して、大きな言語モデルは矛盾する可能性がある。 本稿では,RLのフレキシブル・ユーティリティ・フレームワークと教師あり学習能力を組み合わせた新しいRL手法を提案する。 ILQLの実証的な検証に加えて、オフラインRLが自然言語生成設定で有用となるような、詳細な経験的分析状況も提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-05T18:38:42Z)
• Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer [64.22926988297685]
  下流タスクで微調整される前に、まずデータリッチタスクでモデルが事前訓練されるトランスファーラーニングは、自然言語処理(NLP)において強力な手法として登場した。 本稿では,すべてのテキストベースの言語問題をテキスト・トゥ・テキスト・フォーマットに変換する統一フレームワークにより,NLPのためのトランスファー学習手法を導入する状況について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-10-23T17:37:36Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。