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WEBVTT
00:00.110 --> 00:09.500
週目の1日目はかなり長い1日だった。
00:09.560 --> 00:14.930
私たちは環境を整え、 稼働させるためにいくつかの基礎的な作業をしなければならなかった。 願わくば、
00:14.930 --> 00:19.730
私たちが最初の大きなプロジェクトを成功させたことに満足してほしい。
00:19.730 --> 00:27.200
最初の頃のことを簡単に振り返ると、 一昔前はオープンソースのLMSをローカルで動かし、
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コンテンツを生成していた。
00:33.770 --> 00:42.560
そして環境を整え、 クラウド上のオープンAIを使ってGPT4へのフロンティアモデルへの呼びかけを行った。
00:42.800 --> 00:53.300
ミニは、 私たちがテキストを生成するために使用したモデルで、 明らかに私たちがここで使用しているのは、 おそらく1000倍か1万倍大きいクローズドソースのモデルだ。
00:53.540 --> 00:59.750
私たちはそのために、 ほんのわずかなセントという形で、 わずかな代償を払っている。
00:59.750 --> 01:06.500
しかし、 私たちから返ってくるものは、 地元の小規模なものを使うよりもはるかに質が豊かだ。
01:06.890 --> 01:12.590
ええと、 システムプロンプトとユーザープロンプトを区別する方法は、 高いレベルで学びました。
01:12.590 --> 01:15.710
もちろん、 この件に関しては、 今後数日のうちに詳しくお伝えするつもりだ。
01:15.770 --> 01:23.240
システム・プロンプトは会話のトーンや文脈を設定し、 ユーザー・プロンプトは会話そのものである。
01:23.270 --> 01:24.730
開幕戦に使った。
01:24.760 --> 01:28.030
その後、 何度も会話に使うことになる。
01:28.030 --> 01:35.320
そして最も重要なのは、 これを要約の分野に応用したことだ。 重要なユースケースは何度も出てくるので、
01:35.320 --> 01:39.550
さまざまな問題に応用できる。
01:39.550 --> 01:44.260
本業で、 すでにやっていることでこれを使う方法を見つけてほしいものだ。
01:44.260 --> 01:50.440
そうでなければ、 これを応用できるような個人的なプロジェクトを見つけることができるはずだ。
01:50.440 --> 01:53.110
そして、 みんなが何を考え出すのか、 とても楽しみだ。
01:53.530 --> 01:55.480
だから、 それが僕らの成果なんだ。
01:55.480 --> 02:07.000
そして、 私たちがすでに2歳になったことを信じられるだろうか。 LLMエンジニアリングの専門家になるためのコースの5%を修了した。
02:07.030 --> 02:12.460
明日は、 その旅とはいったいどんなものなのか、 どんなステップなのかについて話すつもりだ。
02:12.460 --> 02:16.600
だから、 何をすべきかを明確に認識し、 成功への準備を整えるのだ。
02:16.600 --> 02:18.910
そして、 いくつか、 いくつか、 いくつか、 コンテンツを作る。
02:18.910 --> 02:22.870
主要なフロンティア・モデルとは何か、 またその使い分けについてお話しします。
02:22.870 --> 02:31.630
そして、 OpenAIにお金を出したくない人たちに約束した、 簡単なラボワークも行います。
02:31.660 --> 02:37.360
クラウド上のフロンティア・モデルを呼び出す代わりに、
02:37.360 --> 02:43.870
ローカルで動作するOlamaを呼び出す。
02:43.870 --> 02:46.030
だから明日もそうしよう。
02:46.060 --> 02:47.500
とても楽しみにしている。
02:47.500 --> 02:48.670
その時にまた会おう。