From the uDemy course on LLM engineering.
https://www.udemy.com/course/llm-engineering-master-ai-and-large-language-models
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00:00.830 --> 00:01.970 |
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驚くべきことだ。 |
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しかし、 あなたは今、 95%の地点にいる。 |
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このコースは残り5%。 |
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00:07.880 --> 00:15.800 |
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でも、 そのような強いスキルを身につけ、 経験を積んでいることを実感しているのであれば、 それは注目に値しないことかもしれない。 |
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00:15.830 --> 00:22.010 |
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おそらくあなたは、 私がさっきまで抱えていた問題のいくつかを、 私よりも先に見抜いていて、 それを解決する方法を正確に知っていたのだろう。 |
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00:22.010 --> 00:25.880 |
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だから今できることは、 この長いリストだ。 |
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00:25.880 --> 00:29.150 |
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もはや3つの弾丸に収めることはできず、 4つの弾丸に収めるのに苦労した。 |
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00:29.180 --> 00:30.590 |
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物が多すぎる。 |
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00:30.590 --> 00:35.660 |
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構造化されたアウトプットは、 最初の箇条書きでここに入れなければならなかったが、 |
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00:35.660 --> 00:43.700 |
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クローズド・ソースやオープン・ソースのモデルでできることはたくさんある。 |
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00:43.850 --> 00:50.990 |
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さて、 話題を変えてエージェントのワークフローについて話そう。 エージェントのフレームワークについてだ。 |
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00:51.110 --> 00:55.100 |
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これは前週にも触れたことだ。 |
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00:55.100 --> 01:00.380 |
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当時は、 エージェント・ワークフローの軽いバージョンだと言っていたんだが、 |
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01:00.380 --> 01:10.430 |
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タスクを小さなタスクに分割して、 特定のモデルがタスクを実行するんだ。 |
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01:10.430 --> 01:15.350 |
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そして、 それをさらに発展させて、 今週話してきたような環境になると、 |
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01:15.350 --> 01:34.670 |
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複数のモデルがそれぞれ独立して働き、 計画タスクや計画エージェントによって組織化される可能性があり、 それをある種のフレームワークにまとめる。 |
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01:34.700 --> 01:41.960 |
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次回はその話をしよう。 |
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01:41.960 --> 01:43.310 |
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そして、 本当に興奮している。 |
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01:43.310 --> 01:44.540 |
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その時にまた会おう。
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