LLM開発(ファインチューニング) 応用講座 実践編
最終更新日：2024年04月03日
LLM開発(ファインチューニング) 応用講座 実践編の講座詳細
「LLM開発(ファインチューニング) 応用講座 実践編」は、デジタルスキル標準に準拠したTrack Trainingのリスキリング講座です。LLMモデルの精度を向上させるファインチューニング手法を学びます。特に、大量の自社データを用いたファインチューニングが、競合優位性の確保に重要であることを理解します。
受講対象者
受講可能形態
想定受講時間（eラーニング）
1時間
講座日数（研修）
0.5日
スキル
-
必要となる前提知識
特になし
-
習得できるスキル・知識
Fine-tuning
対応資格
特になし
デジタルスキル標準項目
DX推進スキル標準
データ活用(データエンジニアリング、AI・データサイエンス)
データ活用基盤設計
データ活用基盤実装・運用
機械学習・深層学習
LLM開発(ファインチューニング) 応用講座 実践編とは？
この講座では、LLMのモデル自体の精度を改善するための手法論であるFine-tuning（ファインチューニング）について学びます。大企業の場合、大量にある自社データを用いて、ファインチューニングする手法は有効なケースがあり、他社との競合優位性を生み出す上でとても重要なテーマです。
LLM開発(ファインチューニング) 応用講座 実践編のゴール
この講座の目的は、Fine-tuning の原理を知り、自分のデータを用いて Fine-tuning ができるようになることです。
LLM開発(ファインチューニング) 応用講座 実践編のカリキュラム
スタイル
動画
想定時間
5分
Fine-tuningの概論
Fine-tuning についての基礎的な知識、In-Context Learning との違いなどについてなどを説明します。
スタイル
動画
想定時間
4分
ChatGPT のモデルの仕組み
ChatGPT のモデルの仕組みついてアルゴリズム、データセット、モデルなどの観点から説明します。
スタイル
動画
想定時間
3分
Fine-tuningをするためのデータ準備
ChatGPT を Fine-tuning する際のデータのアップロード方法についてデモンストレーションをしながら説明します。
スタイル
動画
想定時間
2分
学習データにおけるバイアス
学習データを用意する際にバイアスに気をつけなければいけないことを説明をします。
スタイル
動画
想定時間
13分
様々な環境での Fine-tuning の方法
OpenAI API や Azure、OSS など様々な環境での Fine-tuning の方法をデモンストレーションをしながら説明していきます。
スタイル
動画
想定時間
2分
OpenAI Evalsの概論
OpenAI Evals を使った生成AIのモデル評価について説明します。
スタイル
動画
想定時間
8分
Fine-tuningにかかる経済的コスト、ユースケース、精度改善
Fine-tuning のユースケースやコスト、精度改善について説明します。
スタイル
クイズ
想定時間
5分
LLM開発(ファインチューニング) 応用講座 実践編 クイズ
本講座で学習した内容について理解度を確認するためのクイズに挑戦します。
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1
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