From the uDemy course on LLM engineering.
https://www.udemy.com/course/llm-engineering-master-ai-and-large-language-models
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00:01.400 --> 00:02.960 |
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これ以上何を言うことがある? |
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明日は結果を出す日だ。 |
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本当に興奮した一日だった。 |
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ええと。 |
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しかし、 フロンティア・モデルとそのAPI、 ハギング・フェイスを通じたオープンソース・モデル、 様々なライブラリ、 |
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00:15.920 --> 00:23.420 |
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ツール、 アシスタンス、 ボロを使ってテキストやコードを生成するこの時点でできることはすべて挙げておこう。 |
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すべてはあなたのスキルの一部だ。 |
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データのキュレーション、 ベースラインモデルの構築、 |
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フロンティアモデルのファインチューニングなど、 |
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問題解決のために私が行った5つのステップ戦略に従うことができます。 |
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そして、 トレーニングを実行し、 トレーニングをモニターすることができる。 |
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明日には、 微調整されたモデルで推論を実行することができる。 |
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ベースモデルをロードし、 その上にこれらのチュロラウェイトを適用する方法を知らなければならない。 |
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でも、 そんなに難しいことじゃない。 |
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でも、 でも、 そうなんだ。 |
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それにはいくつかのステップがある。 |
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ええと、 それからもちろん、 結果を見てみましょう。 |
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しかし、 最も重要なことは、 その時点で、 最初のアイデアや考え、 商業的な問題の定義から、 |
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訓練されたモデル、 つまり、 ビジネス上の問題を解決するための独自の垂直型LLMを構築するまでのエンド・ツー・エンドのプロセスを実行できるようになることだ。 |
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そして、 私はそこに3つ目の弾丸を入れてみようと思っていた。 なぜなら、 私は通常、 明日できることに対して3つの弾丸を持っているからだ。 |
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01:52.100 --> 01:57.740 |
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でも、 2発目はマイクを落とすのに十分で、 3発目は必要ないように思える。 |
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01:57.740 --> 01:58.820 |
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それだけで十分だ。 |
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01:58.820 --> 02:00.830 |
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2つ目の弾丸がすべてを物語っている。 |
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それができるようになることだ。 |
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しかも巨大だ。 |
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それじゃ、 また
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