まあね｡
ファンタスティックだ｡
今週も終わりに近づいています｡ つまり､ またチャレンジの時期が近づいているということです｡ 先ほど､ 私たちが見たものに対するグラディオのユーザー・インターフェースを作るという課題を出したばかりですが｡
しかし､ それは簡単な挑戦だ｡
それはできる｡
問題ないよ｡
もっと難しい課題が必要だ｡
週の終わりには､ よりハードなチャレンジの時間だ｡
つまり､ 週明けの課題は､ このコースの後半で実際に使用する重要なビジネス・アプリケーションを作ることだ｡
とはいえ､ そうする必要はないだろうけど......そのために作る必要はないだろう｡
でも､ やっておくと本当に役に立つよ｡
そしてこれは､ どのようなビジネスでも関係なく使えるものだ｡
この､ この､ このツールはあらゆる業種に適用でき､ あなたの役に立つこと請け合いだ｡
それがこれだ｡
合成テストデータを生成する独自のツールを作成する テストデータジェネレータ､ オープンソースモデル｡
これはとても貴重なことだ｡
データセットの生成は､ さまざまな目的で必要となるものだ｡
しかし､ 私は､ あなたが欲しいデータセットを記述できるものを探しています｡ それは､
商品の説明かもしれませんし､ 求人情報の説明かもしれません｡ あなたが欲しいものが何であれ､
製品にそれが何であるかを伝え､ あなたが扱っているデータがどのようなものであるかを伝え､
将来あなたのビジネス分野で実験するときに使えるように､ 多様な出力､
多様なテストセットを夢見させることができます｡
だから､ この合成データジェネレーターは､ あなた自身にとっても､ 私にとっても､ そしてこのコースにとっても､ 将来あなたが取り組むビジネス上の問題にとっても､
貴重なツールになるだろう｡
グラディオのUIに時間を費やす価値はある｡
そして､ それが超簡単な部分になる｡
だから､ 僕はそれを狙っているんだ｡
何をするにしても､ あなたのビジネス領域に適用される｡
きっと役に立つし､ 本当に楽しめるよ｡
これで3週目が終了し､ 熟練したLMエンジニアになるための旅の3週目が終わる｡
もちろん､ すでにフロンティアモデルを使って自信を持ってコーディングすることはできる｡
もう私がそんなことを言うのはうんざりしているに違いない｡
AIアシスタントを作ることができる｡
マルチモーダルでもいいし､ ツールを使ってもいい｡
専門的な仕事を行う複数の小さなエージェントで構成することもできる｡
もちろん､ この時点でフロンティアモデルへのコールを組み合わせたLMソリューションを作ることもできる｡
そして､ オープンソースのモデルを呼ぶことができる｡
また､ パイプラインAPIを使って､ 一般的な推論タスクを実行することもできる｡
また､ 推論タスクのために､ より低レベルの抱擁顔API､ トーケナイザー､ モデルを使うこともできる｡
もう一度おめでとう｡
来週はトピックを変える｡
茨の道がある｡
よく聞かれる質問だ｡
それは......実際､ 助けてくれる素晴らしいリソースがたくさんあることなんだ｡
自分が取り組まなければならない仕事に対して､ どのように適切なモデルを選ぶかということだ｡
たくさんのモデルがあり､ たくさんの選択肢がある｡
スタッフ用だ｡
クローズドソースかオープンソースか？
でも､ どの道を選んでも､ たくさんの可能性がある｡
そして､ 特定の問題に対してどれが正しいかを判断するために､ どのようにナビゲートするのか｡
それが鍵だ｡
それは問題による｡
問題によって適切なモデルは異なるだろう｡
その方法をお見せしよう｡
我々はLMSを比較するつもりだ｡
リーダーボードを使うつもりだ｡
アリーナを使うつもりだ｡
そして､ 我々自身もアリーナでいくつかの仕事をするつもりだ｡
それは楽しみだ｡
フロンティア・モデルやオープンソース・モデルを使ってコードを生成し､
コード生成の問題に取り組む場合だ｡
だから､ それはあなたにとって新しい､ 興味深い視点になるだろう｡
だから来週が本当に楽しみだし､ 君たちがすでにどれだけ進歩し､ どれだけ多くのスキルを身につけたか､
とてもとても感心している｡
そして､ 正しいLLMを選ぶために4週目に会いましょう｡