From the uDemy course on LLM engineering.
https://www.udemy.com/course/llm-engineering-master-ai-and-large-language-models
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では、 熟達したLLMエンジニアになるための道のりの30%を歩んでいる今、 どのように感じているのだろうか? |
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大きな達成と多くの進歩について、 自分自身を祝福するひとときを過ごしてください。 |
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そして願わくば、 あなたにもその感覚を持っていてほしい。 |
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数日前の自分よりずっと多くのことができるようになったという実感がある。 |
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私たちは、 あなたが身につけている技術や知識をどんどん積み上げていくつもりです。 |
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だから、 どんどんできることが増えていく。 |
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しかし、 繰り返しになるが、 すでにできることは、 フロンティアで自信を持ってコーディングできる。 |
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ツールを使ってマルチモーダルAIアシスタントを構築できる。 |
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そして今も昔も、 ハグする顔のパイプラインはお馴染みだ。 |
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また、 パイプラインを使って、 さまざまな一般的な機械学習タスクの推論タスクを実行することができる。 |
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次回は、 より低レベルのTransformers APIに入り、 Tokenizersを扱い始めます。 もちろん、 トークンについてはすでに時間を費やしていますし、 |
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Gptsトークナイザーをウェブ・ユーザー・インターフェイスを通して見てきました。 |
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では、 実際にコードを使ってテキストをトークンに変換し、 また元に戻してみよう。 |
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その一環として、 私たちは特別なトークンのようなものを理解しようとしている。 |
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少し前にサイドバーで、 ええと、 とりとめのない話をしたのを覚えているんだけど、 全部まとまりそうなんだ。 |
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それだけの価値がある |
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私が蒔いた種が結実するんだ。 |
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LLMに渡されるトークンがどのようなものかを見てみよう。 |
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そして、 チャット・テンプレートと呼ばれるものを見るときにも、 これらすべてが非常に重要な基礎資料となるでしょう。
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