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WEBVTT
00:01.220 --> 00:03.740
まあ、 少し寂しいというのが正直なところだ。
00:03.740 --> 00:07.760
これは終わりの始まりの始まりである。
00:07.970 --> 00:10.940
一緒に過ごす最後の時間の始まりだ。
00:10.970 --> 00:11.780
決勝だ。
00:11.810 --> 00:13.400
フィナーレの終わり。
00:13.400 --> 00:17.330
8週間の航海の締めくくり。
00:17.330 --> 00:21.860
LLMの初歩からマスターまで。
00:21.860 --> 00:25.970
そして、 願わくばそれにふさわしい結末であってほしい。
00:26.000 --> 00:31.940
しかし、 その興奮の一端を私と分かち合ってくれたこと、 このプロジェクトを楽しんでくれたこと、
00:31.940 --> 00:37.820
そして最終段階への準備が整ったことを願う。
00:37.820 --> 00:43.610
だから、 今できることは、 僕には到底無理なことなんだ。
00:43.640 --> 00:46.010
それを3つの弾丸に絞ることの不当さ。
00:46.010 --> 00:48.590
だから今、 このページの大半を占めている。
00:48.590 --> 00:56.660
そして今日、 私たちに待ち受けているのは、 山の頂上に到達し、 AIとエンジニアリングとLLMエンジニアリングの習得を完了させることであることは明らかです。
00:56.690 --> 01:15.590
私たちに欠けているピースは、 私たちのAgentic AIソリューションを見ると、 これらの異なるピースをそれぞれカバーしています。
01:15.620 --> 01:16.520
私たちには記憶がある。
01:16.550 --> 01:22.310
一度しか走らないのであれば、 メモリーを持つ意味はあまりない。
01:22.490 --> 01:36.900
そう、 私たちはこれらすべてを統合し、 実行可能なプロセスにする必要がある。
01:36.900 --> 01:44.160
インターネット上で注目するに値するようなお得な情報が出てきたら、 随時プッシュ通知する。
01:44.460 --> 01:50.760
それで、 もう1回、 私たちが作成したエージェントのワークフローを紹介します。
01:50.760 --> 01:58.530
そしてもちろん、 モーダルを呼び出すスペシャリスト・プライスや、 クロマ・ルックアップを使用するフロンティア・プロセッサーなど、
01:58.530 --> 02:05.310
価格を構築したときには、 1回のセッションですべてを赤で構築した。
02:05.550 --> 02:10.260
そして、 それらの加重平均を取るアンサンブルを構築した。
02:10.500 --> 02:18.060
そして、 それをスキャナーやメッセージング、 プランニングと一緒に組み立てて、 すべてを一緒にしたんだ。
02:18.060 --> 02:27.750
そして前回は、 エージェントフレームワークと派手に呼ばれるものを使ったが、 すべてを接着するためのPythonスクリプトに過ぎなかった。
02:27.750 --> 02:32.880
もちろん、 エージェント・フレームワークは、 さまざまな既製フレームワークを通じて入手することができる。
02:32.880 --> 02:38.670
でも、 彼らがやっていることのほとんどは、 単純なPythonを使って僕たち自身がやったことと同じなんだ。
02:38.760 --> 02:39.420
分かった。
02:39.420 --> 02:49.080
というわけで、 残るは最後にもう一度JupyterLabに戻って、 私の古い友人であるGradioと遊び始めることだ。
02:49.170 --> 02:51.090
ああ、 すぐに行くよ。