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Development with Large Language Models Tutorial – OpenAI, Langchain, Agents

What You Will Learn

大規模言語モデルの開発方法について学びます
自分のプロジェクトに大規模言語モデルを活用する方法について学びます
大規模言語モデルを使用してダイナミックなインターフェースを作成する方法について学びます

Key Concepts

大規模言語モデル（LLM）とは、巨大なニューラルネットワークと大量のデータを組み合わせてトレーニングしたものです
トークン化とは、テキストデータを数字に変換するプロセスです
ファインチューニングとは、事前トレーニングされたモデルに特定のタスクに特化したトレーニングを加えるプロセスです

Code Examples

with large language models or llms throughout this course you will complete Hands-On projects that will help you learn how to harness the immense potential of LMS for your own projects

このコードスニペットは、大規模言語モデルの開発方法について学ぶためのプロジェクトの例です。

response = openai.Completion.create(
    engine="text-davinci-003",
    prompt="Hello, how are you?",
    max_tokens=1024,
    temperature=0.7,
)

このコードスニペットは、OpenAIのAPIを使用して大規模言語モデルに質問を投げかける例です。

Lesson Summary

このレッスンでは、大規模言語モデルの開発方法について学びました。大規模言語モデルとは、巨大なニューラルネットワークと大量のデータを組み合わせてトレーニングしたものです。トークン化、ファインチューニング、プロンプティングなどの重要な概念についても学びました。また、OpenAIのAPIを使用して大規模言語モデルに質問を投げかけるコードスニペットの例もみました。このレッスンを通じて、大規模言語モデルの開発方法とその応用についてより深く理解することができました。

Practice Exercise

次のプロンプトを使用して大規模言語モデルに質問を投げかけてみましょう: “Hello, how are you?"。OpenAIのAPIを使用してこのプロンプトを送信し、モデルの応答を確認しましょう。

What Is Next

次のレッスンでは、大規模言語モデルを使用してダイナミックなインターフェースを作成する方法について学びます。Chainlitというフレームワークを使用して、大規模言語モデルを活用したユーザーインターフェースを作成する方法について学びます。

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