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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.03799v2
• Date: Sat, 09 May 2026 13:39:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 16:21:29.358598
• 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。 TajikとTatarのオリジナルコントリビューションには、サブワードトークン、単語埋め込み、語彙データベース、翻訳ベンチマークなどがある。 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。
• 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. A distinctive feature of the work is its consistent attention to low-resource and morphologically rich languages -- original contributions on Tajik and Tatar, including subword tokenisers, word embeddings, lexical databases, and transliteration benchmarks, are woven throughout the twelve sessions, demonstrating how modern NLP can be adapted to data-scarce environments without sacrificing rigour. Each session combines 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. 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。 サブワードトークン、ワード埋め込み、語彙データベース、トランスリテラルベンチマークを含む、TajikとTatarへのオリジナルの貢献は、12のセッションを通じて織られ、現代的なNLPが、厳密さを犠牲にすることなく、データスカース環境にどのように適応できるかを示している。 各セッションは簡潔な理論と詳細な実装計画、形式化された評価基準、透明な評価基準を組み合わせる。 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。 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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