さて､ 4日目は情報密度の濃い一日だった｡
また､ トークンやコンテクスト・ウィンドウのようなものにすでに多少慣れている人たちも､
何かひとつかふたつは得て､ より自信を持って実践できるようになっていることを願う｡
確かに､ これは基礎的なものであり､ 来週､ 再来週と､ これをベースに商業的な問題に応用していく中で､
何度も何度も使っていくことになるだろう｡
つまり､ OpenAIとラマを呼び出すコードを書いて､ それを使って私たちが取り組んだユースケースを要約することで､
主要な6つのフロンティアモデルを対比することができます｡
実際､ ゼロワン・プレビューやGPTフォーゼロ､ クロードのアーティファクトなどにも触れているので､
それよりも少し多い｡
特に､ その文の中にAはいくつあるかという質問に､ ほとんど全員が答えられないことがわかっている｡
もちろん､ 彼らが苦労した理由も指摘する価値がある｡
このテキストはモデルに送られる時点でトークン化されており､ モデルが知っているのはトークンだけだからだ｡
なぜなら､ すでに組み合わされているトークンしか見ていないし､
トークンには文字の意味はないからだ｡
だから､ LLMにとっては非常に難しい問題なのですが､ ゼロワン・プレビューのように段階を追って考えることができ､
理性的で､ 物事のスペルがどうあるべきかを理解している人ならできるのです｡
うーん､ それから当惑もできたよね｡
そして､ それは知識のリソースでそれを調べることができたからだろう｡
トランスフォーマーの歴史や､ 現在に至るまでの経緯について理解するために､ このようなことを積み重ねてきたわけですね｡
トークンと､ コンテキスト・ウィンドウをトークン化することの意味､ そしてそれが単なる入力ではないということ｡
これまでの会話のすべてだ｡
そして､ APIのコストと､ APIのコストと大きなモデルに関連するコンテキスト・ウィンドウを調べるにはどこに行けばいいのかがわかっただろう｡
オーケー｡
次の講義はエキサイティングなものになりそうだ｡
今回はコーディングすることになる｡
OpenAI APIに対するコーディングに自信をつけることになるだろう｡
私たちはさまざまなテクニックを駆使し､ よりホールセール的なビジネス・ソリューションを導入することになる｡
LMSに何度か電話して､ 数分で終わらせるつもりだ｡
素晴らしい研究室だし､ 最後には運動もできる｡
それではまた明日､ ビッグ・ウィーク第1弾の企画でお会いしましょう｡