From the uDemy course on LLM engineering.
https://www.udemy.com/course/llm-engineering-master-ai-and-large-language-models
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WEBVTT |
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00:00.470 --> 00:01.100 |
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まあね。 |
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ファンタスティックだ。 |
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00:02.030 --> 00:10.580 |
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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。 |
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00:10.580 --> 00:11.750 |
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しかし、 それは簡単な挑戦だ。 |
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それはできる。 |
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問題ないよ。 |
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00:13.640 --> 00:14.990 |
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もっと難しい課題が必要だ。 |
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週の終わりには、 よりハードなチャレンジの時間だ。 |
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00:17.360 --> 00:26.690 |
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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。 |
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00:26.690 --> 00:32.750 |
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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。 |
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00:32.750 --> 00:35.690 |
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でも、 やっておくと本当に役に立つよ。 |
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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。 |
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00:39.710 --> 00:45.830 |
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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。 |
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それがこれだ。 |
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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。 |
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これはとても貴重なことだ。 |
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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。 |
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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、 |
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01:14.600 --> 01:21.590 |
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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、 |
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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、 |
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01:29.450 --> 01:36.260 |
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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、 |
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01:36.260 --> 01:47.300 |
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多様なテストセットを夢見させることができます。 |
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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、 |
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01:55.640 --> 01:59.090 |
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貴重なツールになるだろう。 |
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グラディオのUIに時間を費やす価値はある。 |
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そして、 それが超簡単な部分になる。 |
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だから、 僕はそれを狙っているんだ。 |
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02:08.450 --> 02:11.060 |
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何をするにしても、 あなたのビジネス領域に適用される。 |
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02:11.060 --> 02:13.790 |
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きっと役に立つし、 本当に楽しめるよ。 |
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02:16.160 --> 02:27.800 |
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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。 |
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02:27.830 --> 02:31.790 |
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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。 |
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02:31.790 --> 02:34.940 |
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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。 |
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02:34.940 --> 02:37.100 |
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AIアシスタントを作ることができる。 |
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02:37.100 --> 02:39.980 |
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マルチモーダルでもいいし、 ツールを使ってもいい。 |
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02:39.980 --> 02:46.010 |
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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。 |
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02:46.040 --> 02:52.460 |
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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。 |
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02:52.460 --> 02:54.680 |
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そして、 オープンソースのモデルを呼ぶことができる。 |
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02:54.680 --> 03:03.080 |
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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。 |
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03:03.080 --> 03:11.780 |
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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。 |
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03:12.470 --> 03:18.980 |
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もう一度おめでとう。 |
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03:19.010 --> 03:20.990 |
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来週はトピックを変える。 |
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03:20.990 --> 03:23.240 |
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茨の道がある。 |
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よく聞かれる質問だ。 |
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03:24.980 --> 03:31.010 |
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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。 |
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03:31.010 --> 03:37.440 |
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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。 |
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03:37.440 --> 03:39.870 |
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たくさんのモデルがあり、 たくさんの選択肢がある。 |
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03:39.870 --> 03:41.220 |
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スタッフ用だ。 |
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03:41.250 --> 03:43.290 |
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クローズドソースかオープンソースか? |
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03:43.290 --> 03:48.000 |
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でも、 どの道を選んでも、 たくさんの可能性がある。 |
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03:48.000 --> 03:52.830 |
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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。 |
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03:52.830 --> 03:53.850 |
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それが鍵だ。 |
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03:53.880 --> 03:55.470 |
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それは問題による。 |
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03:55.470 --> 03:58.650 |
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問題によって適切なモデルは異なるだろう。 |
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03:58.650 --> 04:00.660 |
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その方法をお見せしよう。 |
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04:00.990 --> 04:02.550 |
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我々はLMSを比較するつもりだ。 |
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04:02.550 --> 04:03.720 |
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リーダーボードを使うつもりだ。 |
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04:03.720 --> 04:04.950 |
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アリーナを使うつもりだ。 |
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04:04.950 --> 04:08.070 |
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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。 |
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04:08.070 --> 04:09.360 |
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それは楽しみだ。 |
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04:09.360 --> 04:21.780 |
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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、 |
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コード生成の問題に取り組む場合だ。 |
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04:29.490 --> 04:33.060 |
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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。 |
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04:33.060 --> 04:38.910 |
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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、 |
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04:38.910 --> 04:42.990 |
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とてもとても感心している。 |
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04:43.110 --> 04:49.140 |
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そして、 正しいLLMを選ぶために4週目に会いましょう。
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