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
• 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。

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