From the uDemy course on LLM engineering.
https://www.udemy.com/course/llm-engineering-master-ai-and-large-language-models
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このコースの信条は、 学ぶための最良の方法は実践することであり、 私たちは終始、 一緒に何かを実践していく。 |
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8つの商業プロジェクトがあり、 そこで学んだことを実際のビジネス問題に応用する。 |
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そして、 GitHubを立ち上げて、 自分のバージョンを作ってプッシュし、 PR(プル・リクエスト)を僕に送ってくれれば、 |
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00:21.050 --> 00:27.320 |
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僕は君のコードをマージして、 他の人たちにも君の解決策を見てもらえるようにしたいんだ。 |
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しかし、 これをGitHubに追加することで、 現実の商業的な問題を解決するためのプロジェクトを構築していることをアピールすることができる。 |
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私たちのプロジェクトのひとつに、 チャットボット・アシスタントがある。 |
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ある航空会社のために作るんだ。 |
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00:40.100 --> 00:43.400 |
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チケットの値段を調べるツールなども使えるようになるだろう。 |
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00:43.400 --> 00:52.490 |
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チャットボットのアシスタントと対話すると、 音声が流れ、 右側にあるロンドンの美しいポップアートのような写真が表示される。 |
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また、 ラグ・パイプラインを構築し、 ベクトル・データ・ストアに情報のベクトルを置き、 |
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そのベクトルを視覚化したり、 3D空間でいじくりまわしたり、 |
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01:03.260 --> 01:16.910 |
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ベクトル空間のさまざまな場所にさまざまな種類の情報がどのように配置されるかを調べたり、 なぜそれがラグ検索や拡張世代にとって基本的なのかを理解したりすることもできるだろう。 |
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01:16.910 --> 01:21.800 |
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そして、 8週目には、 8週目までに学んだことをすべてまとめて、 |
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ビジネス上の問題を解決するためのエージェント型AIソリューションを構築します。 |
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01:31.640 --> 01:36.260 |
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そして、 将来直面するかもしれない、 あるいは現在抱えているかもしれない他のビジネス上の問題を解決するために、 それをどのように応用できるか、 |
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01:36.260 --> 01:39.260 |
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いくつかの例を挙げることができるだろう。 |
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01:39.320 --> 01:47.180 |
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また、 エージェントの共同作業を見ることができ、 エージェントのメモリーを見ることができ、 エージェントの世界で何が起こっているかを見ることができる。 |
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01:47.210 --> 01:48.890 |
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楽しみなことがたくさんある。
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