WEBVTT 00:01.010 --> 00:01.580 まあね。 00:01.580 --> 00:02.330 こんにちは。 00:02.360 --> 00:04.550 何を考えているかは分かる。 00:04.580 --> 00:07.070 ピークが早すぎたと思っているんだろう。 00:07.100 --> 00:09.950 先週は素晴らしいクライマックスだった。 00:09.950 --> 00:13.430 私たちは、 フロンティアを大きく上回るモデルを構築した。 00:13.460 --> 00:15.290 これ以上のものはない。 00:15.320 --> 00:17.000 さて、 ニュースがある。 00:17.090 --> 00:18.860 もっと良くなるはずだ。 00:18.890 --> 00:22.670 今週は最高の1週間になりそうだ。 00:22.670 --> 00:24.680 まだ始まったばかりだ。 00:24.860 --> 00:29.960 だから今週は、 頂点を目指すということだ。 00:29.960 --> 00:33.770 LMエンジニアリングの達人になることだ。 00:33.770 --> 00:34.970 そして、 それを実行するんだ 00:35.000 --> 00:36.680 僕ら、 最高に楽しむつもりだよ。 00:36.680 --> 00:38.510 壮大なものになるだろう。 00:38.870 --> 00:44.030 ええと、 私たちはマルチエージェント・フレームワークを構築しようとしています。 00:44.030 --> 00:48.290 我々は、 本当に、 本当に素晴らしいソリューションを構築するつもりだ。 00:48.290 --> 00:56.840 そして、 この8週間、 私たちが築き上げてきたものをすべて使って、 深遠な何かを成し遂げようとしている。 00:57.140 --> 01:02.750 先週構築したのと同じモデル、 私たち独自のThree 01:02.750 --> 01:18.930 specialized alumを、 クラウド上のサーバーレスAPIの背後に展開できるようにする。 01:18.960 --> 01:27.150 今週私たちが構築するソリューションの一部となる7つのエージェントのうちの1つで、 ビジネス上の重要な問題を解決するためのものだ。 01:27.150 --> 01:35.550 それでは早速、 第8週、 LLMエンジニアリングをマスターする最終週に入ろう。 01:35.790 --> 01:40.110 そしてもちろん、 この写真がなければ週の始まりではない。 01:40.110 --> 01:44.640 最後に、 あなたが歩んできた道程を振り返ってみよう。 01:44.670 --> 02:03.540 週目にはUIを作りました。 02:03.540 --> 02:05.850 初めてグラディオを体験した。 02:05.850 --> 02:08.520 私たちは軽い気持ちでエージェント化に取り組んだ。 02:08.520 --> 02:10.080 もっと重くなるだろう。 02:10.200 --> 02:16.340 週目にはマルチモダリティで遊び、 オープンソースでハグやトークン化、 02:16.340 --> 02:19.760 モデルを使ってみた。 02:20.150 --> 02:26.930 第4週では、 Python a、 C plus、 plusを書き換える、 あの素晴らしいコード生成ツールを作った。 02:26.930 --> 02:32.000 そしてその際、 ビジネス上の問題を解決するために適切なLLMをどのように選択するのかを探った。 02:32.060 --> 02:37.760 第5週では、 ラング・チェインを使ったラグに取り組み、 質問回答プロジェクトを構築した。 02:37.790 --> 02:39.890 もしかしたら、 もっと大きなものを作ったのかもしれない。 02:39.920 --> 02:41.540 第6週だ。 02:41.540 --> 02:48.380 第6週はトレーニングに着手し、 フロンティアモデルの微調整を行った。 02:48.410 --> 02:55.460 もちろん、 第7週はクルトゥーラのファイン・チューニングを駆使してフロンティア・モデルを打ち破り、 02:55.460 --> 03:00.410 独自の縦型特化型LLMを完成させたところだ。 03:00.890 --> 03:03.650 そして、 私はそれを気に入った。 03:03.680 --> 03:10.430 そして今週、 第8週はこれまでの集大成としてフィナーレを迎える。 03:10.460 --> 03:18.860 我々はLLMエンジニアリングが必要であり、 エージェントAIに焦点を当て、 エージェント・プラットフォームを構築することでそれを実現するつもりだ。 03:19.520 --> 03:21.350 それについてはまた次回に。