このプロジェクトに対する私の熱意が少々非常識であることは自覚しているが､ 結果には非常に満足していることをお伝えしなければならない｡
これほど多くの可動部品があり､ 技術的に非常に複雑で､ 実質的な内容も多いのに､
私たちのお得なプッシュ通知のようなシンプルで具体的な結果をもたらす､ このようなプロジェクトはめったにない｡
通知王を超えた何かが､ これを実に満足のいくものにしている｡
この問題を解決するためのテンプレートは､ 似たようなビジネス上の問題やスタートアップのアイデア､
商業上の問題など､ あなたがすでに考えているような問題にも応用できるということです｡
つまり､ すぐに思いつくことを挙げるとすれば､ このプロジェクトのためのデータ､
アマゾンの価格設定データをハギング・フェイスで探していたときに､
企業の年次報告書を掲載し､ その報告書が発表された日とその数日後の株価の変化との関係を示したデータもたくさん見つけました｡
そして､ これはよりストレッチである一方で､ それを破る方法を見つけることができれば､ 明らかに大きなチャンスでもあることに思い当たった｡
それを見て､ ある企業の報告書が公表された結果､ 株価がどうなるかを予測できる独自のモデルを構築する方法があるとすれば｡
そして､ リリースされる新会社のレポートをスキャンするスキャナー・エージェントを持つことも想像できるだろう｡
そのため､ このような問題に適応するエージェントのワークフローが非常によく似ていることがわかります｡
もちろん､ 取引に関する決定はすべて自己責任であり､
私は一切関知しない｡
そして､ 企業の報告書を読み､ その結果として強固な取引判断を下すような自動化されたAIシステムを構築できるという問題は､
明らかにまだ誰も解決できていない｡
でも､ とても重要な挑戦だと思う｡
そして､ それを指摘したかったのは､ もしあなたがそれをやりたかったら､ パズルの断片を見るという点で､
それがいかに似ているかを示しているからだ｡
何が起こるか､ そしてそのようなデータからシグナルを見つけることができるかどうかを確認し､
同様のエージェントのワークフローを構築する機会として利用する｡
オーケー｡
ともあれ､ 今週最後のスライドに移ろう｡ 今週の､
ではなく､ 今日の､ である｡
最終日は8週目の5日目で､ このコースの締めくくりとなる｡
それを見逃す手はない｡
この時点で､ フロンティア・モデル､ オープンソース・モデル､ ハギング・フェイス､
ツールを使ったAPI､ 構造化された出力､ Gradioからの支援を受けたラグを使って､
コードとテキストを生成することができる｡
データをキュレーションするのは大変で骨の折れる作業だが､
おそらく最も重要なステップだろう｡
ベースラインモデルを作り､ フロンティアモデルを微調整することだ｡
そして､ オープンソースのモデルを選択し､ トレーニングすることができる｡
そして我々はそれを成し遂げた｡
そうすることで､ 私たちはフロンティアを打ち破った｡
モデルをプロダクションにデプロイすることができます｡
モーダルを使って､ クラウド上に何かを置くことができる｡
また､ 他の方法でコードをプロダクション化し､ 本番環境で実行できるように準備することもできる｡
そして今､ 複雑なタスクを分解するために､ プランニング・メモリー､ データベース､ 複数のエージェントが連携するエージェント型ワークフローを構築することができる｡
そして､ 明日の準備に取りかかる｡
明日は､ もちろん､ ユーザー・インターフェースを構築する｡
今日､ ワークフローを実行したとき､ それが実行され､ 完了したことに気づくだろう｡
だから自律走行ではないし､ 走り続けるわけでもない｡
だから､ もちろんそれを修正する必要がある｡
だから､ 明日はその両方をやるつもりだ｡
それが終われば､ AIとLMエンジニアリングをマスターしたことになる｡
その時が待ち遠しい｡
君たちが興奮し､ 誇りに思うことを願っている｡