はじめに
皆さんは、テキストや画像、音声を分析できる AI モデルについてよくご存じかもしれません。 これらの各タスクには専用のモデルが必要です。 大規模言語モデル (LLM) を使うと、新しい方法で AI にアプローチできます。 LLM は "汎用" の AI モデルです。つまり、多くのことに優れているということです。 LLM を使うことで、さまざまな職業のユーザーのワークフローが改善される可能性があります。
シナリオ: 技術スタートアップ企業向けの大規模言語モデルの評価
あなたは、AI を使用する製品の開発を検討している学生だとします。 LLM について耳にしたことがあり、ChatGPT などの機能を使用した経験があるかもしれません。 この種の AI が自分の製品に適しているかどうかを判断するために、LLM の主要な概念について学習し、LLM が適しているシナリオを理解する必要があります。
学習内容
このモジュールでは、次のことを学習します。
- LLM とは何かを説明する。
- LLM でできることと、できないことを説明する。
- プロンプト、トークン、入力候補などの主要な概念を理解する。
- さまざまなモデルの違いを確認し、どの目的にどれを選べばよいかを理解する。
主な目標
LLM の概要と、どの目的にどの LLM を使用すべきかを理解します。
このモジュールの作成をサポートしてくれた Gold Student Ambassador の John Aziz さんに感謝いたします