LLM入門

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7.1 LLMの大規模モデル進化 | 性能向上と技術的課題

LLMの大規模モデル化による性能向上と、計算リソースやトレーニングコストの課題を解説。エンジニアが対応すべき技術と今後の展望を紹介します。
2024-11-25

9.2 LLMの実装に向けたリソースと学習の提案 - 効果的なツールとコースの活用

LLM（大規模言語モデル）の実装に必要なリソースや学習方法を紹介します。オープンソースフレームワーク、クラウドプラットフォーム、データセット、オンラインコースなど、実践的なアプローチに必要なリソースを提供します。
2024-10-27

7.2 省リソースでのLLMトレーニング | モデル蒸留、量子化、分散トレーニングの手法

LLM（大規模言語モデル）を省リソースでトレーニングするための技術を解説。モデル蒸留、量子化、分散トレーニング、データ効率の改善など、エンジニア向けにリソース削減のための手法を紹介します。
2024-09-29

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任 弘毅

株式会社レシートローラーにて開発とサポートを担当。POSレジやShopifyアプリ開発の経験を活かし、業務のデジタル化を促進。

下田 昌平

開発と設計を担当。1994年からプログラミングを始め、今もなお最新技術への探究心を持ち続けています。