GPT-4（Generative Pre-trained Transformer 4）を理解するためには、以下のトピックを学ぶことがお勧めです。順序は、基本的な概念から詳細な技術までを段階的に学ぶことができるようになっています。
- 深層学習 (Deep Learning)：ニューラルネットワークの基本概念、アーキテクチャ、活性化関数、損失関数、最適化アルゴリズムなどを学びます。
- 自然言語処理 (NLP)：テキストデータの前処理手法、単語のベクトル表現（word embeddings）、文書分類、感情分析、機械翻訳などの基本的なNLPタスクを学びます。
- Transformerアーキテクチャ：Attentionメカニズム、Self-Attention、Multi-Head Attention、Positional Encodingなど、Transformerの基本概念を学びます。
- GPTシリーズ：GPT-1、GPT-2、GPT-3などの歴史的背景とそれぞれの進歩を学びます。
- 言語モデルの事前学習と蒸留：マスクされた言語モデリング、逐次的言語モデリング、知識蒸留などの事前学習技術を学びます。
- トークン化と語彙：GPT-4で使われるBPE（Byte Pair Encoding）やSentencePieceなどのトークン化手法を学びます。
- GPT-4の具体的なアプリケーションと制約：GPT-4を使ったチャットボット、要約、翻訳、質問応答システムなどの具体的なアプリケーションとその制約を学びます。
