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WEBVTT
00:01.010 --> 00:01.580
まあね。
00:01.580 --> 00:02.330
こんにちは。
00:02.360 --> 00:04.550
何を考えているかは分かる。
00:04.580 --> 00:07.070
ピークが早すぎたと思っているんだろう。
00:07.100 --> 00:09.950
先週は素晴らしいクライマックスだった。
00:09.950 --> 00:13.430
私たちは、 フロンティアを大きく上回るモデルを構築した。
00:13.460 --> 00:15.290
これ以上のものはない。
00:15.320 --> 00:17.000
さて、 ニュースがある。
00:17.090 --> 00:18.860
もっと良くなるはずだ。
00:18.890 --> 00:22.670
今週は最高の1週間になりそうだ。
00:22.670 --> 00:24.680
まだ始まったばかりだ。
00:24.860 --> 00:29.960
だから今週は、 頂点を目指すということだ。
00:29.960 --> 00:33.770
LMエンジニアリングの達人になることだ。
00:33.770 --> 00:34.970
そして、 それを実行するんだ
00:35.000 --> 00:36.680
僕ら、 最高に楽しむつもりだよ。
00:36.680 --> 00:38.510
壮大なものになるだろう。
00:38.870 --> 00:44.030
ええと、 私たちはマルチエージェント・フレームワークを構築しようとしています。
00:44.030 --> 00:48.290
我々は、 本当に、 本当に素晴らしいソリューションを構築するつもりだ。
00:48.290 --> 00:56.840
そして、 この8週間、 私たちが築き上げてきたものをすべて使って、 深遠な何かを成し遂げようとしている。
00:57.140 --> 01:02.750
先週構築したのと同じモデル、 私たち独自のThree
01:02.750 --> 01:18.930
specialized alumを、 クラウド上のサーバーレスAPIの背後に展開できるようにする。
01:18.960 --> 01:27.150
今週私たちが構築するソリューションの一部となる7つのエージェントのうちの1つで、 ビジネス上の重要な問題を解決するためのものだ。
01:27.150 --> 01:35.550
それでは早速、 第8週、 LLMエンジニアリングをマスターする最終週に入ろう。
01:35.790 --> 01:40.110
そしてもちろん、 この写真がなければ週の始まりではない。
01:40.110 --> 01:44.640
最後に、 あなたが歩んできた道程を振り返ってみよう。
01:44.670 --> 02:03.540
週目にはUIを作りました。
02:03.540 --> 02:05.850
初めてグラディオを体験した。
02:05.850 --> 02:08.520
私たちは軽い気持ちでエージェント化に取り組んだ。
02:08.520 --> 02:10.080
もっと重くなるだろう。
02:10.200 --> 02:16.340
週目にはマルチモダリティで遊び、 オープンソースでハグやトークン化、
02:16.340 --> 02:19.760
モデルを使ってみた。
02:20.150 --> 02:26.930
第4週では、 Python a、 C plus、 plusを書き換える、 あの素晴らしいコード生成ツールを作った。
02:26.930 --> 02:32.000
そしてその際、 ビジネス上の問題を解決するために適切なLLMをどのように選択するのかを探った。
02:32.060 --> 02:37.760
第5週では、 ラング・チェインを使ったラグに取り組み、 質問回答プロジェクトを構築した。
02:37.790 --> 02:39.890
もしかしたら、 もっと大きなものを作ったのかもしれない。
02:39.920 --> 02:41.540
第6週だ。
02:41.540 --> 02:48.380
第6週はトレーニングに着手し、 フロンティアモデルの微調整を行った。
02:48.410 --> 02:55.460
もちろん、 第7週はクルトゥーラのファイン・チューニングを駆使してフロンティア・モデルを打ち破り、
02:55.460 --> 03:00.410
独自の縦型特化型LLMを完成させたところだ。
03:00.890 --> 03:03.650
そして、 私はそれを気に入った。
03:03.680 --> 03:10.430
そして今週、 第8週はこれまでの集大成としてフィナーレを迎える。
03:10.460 --> 03:18.860
我々はLLMエンジニアリングが必要であり、 エージェントAIに焦点を当て、 エージェント・プラットフォームを構築することでそれを実現するつもりだ。
03:19.520 --> 03:21.350
それについてはまた次回に。