週目の1日目はかなり長い1日だった｡
私たちは環境を整え､ 稼働させるためにいくつかの基礎的な作業をしなければならなかった｡ 願わくば､
私たちが最初の大きなプロジェクトを成功させたことに満足してほしい｡
最初の頃のことを簡単に振り返ると､ 一昔前はオープンソースのLMSをローカルで動かし､
コンテンツを生成していた｡
そして環境を整え､ クラウド上のオープンAIを使ってGPT4へのフロンティアモデルへの呼びかけを行った｡
ミニは､ 私たちがテキストを生成するために使用したモデルで､ 明らかに私たちがここで使用しているのは､ おそらく1000倍か1万倍大きいクローズドソースのモデルだ｡
私たちはそのために､ ほんのわずかなセントという形で､ わずかな代償を払っている｡
しかし､ 私たちから返ってくるものは､ 地元の小規模なものを使うよりもはるかに質が豊かだ｡
ええと､ システムプロンプトとユーザープロンプトを区別する方法は､ 高いレベルで学びました｡
もちろん､ この件に関しては､ 今後数日のうちに詳しくお伝えするつもりだ｡
システム・プロンプトは会話のトーンや文脈を設定し､ ユーザー・プロンプトは会話そのものである｡
開幕戦に使った｡
その後､ 何度も会話に使うことになる｡
そして最も重要なのは､ これを要約の分野に応用したことだ｡ 重要なユースケースは何度も出てくるので､
さまざまな問題に応用できる｡
本業で､ すでにやっていることでこれを使う方法を見つけてほしいものだ｡
そうでなければ､ これを応用できるような個人的なプロジェクトを見つけることができるはずだ｡
そして､ みんなが何を考え出すのか､ とても楽しみだ｡
だから､ それが僕らの成果なんだ｡
そして､ 私たちがすでに2歳になったことを信じられるだろうか｡ LLMエンジニアリングの専門家になるためのコースの5％を修了した｡
明日は､ その旅とはいったいどんなものなのか､ どんなステップなのかについて話すつもりだ｡
だから､ 何をすべきかを明確に認識し､ 成功への準備を整えるのだ｡
そして､ いくつか､ いくつか､ いくつか､ コンテンツを作る｡
主要なフロンティア・モデルとは何か､ またその使い分けについてお話しします｡
そして､ OpenAIにお金を出したくない人たちに約束した､ 簡単なラボワークも行います｡
クラウド上のフロンティア・モデルを呼び出す代わりに､
ローカルで動作するOlamaを呼び出す｡
だから明日もそうしよう｡
とても楽しみにしている｡
その時にまた会おう｡