「エージェントを作るエージェント」を作る
概要 対象読者: AIエージェント作ると聞いてビクッとなった人 記事の内容: 「エージェントを作るエージェント(A4A)」というOSSの紹介と、それを使った実装・連携・デプロイの完全ガイド 読んで、得られること: チャットだけでエージェントを作る新しい開発体験と、ADK・A2A・Agent Engineを組み合わせた実践的な技術知見 序説 「いやー、世の中どこでもAIだのAgentだので、またエージェントの記事か。」 そんなことお思いの方、多いかと思います。 そんな私も、読む側だったらそう思って、記事をざーと高速スクロールしたと思います。 (やっぱ、人間スクロールする瞬間が一番ワクワクしてドーパミンでますしね!) はじめに宣言します、 この記事もよくある、頑張ってエージェント作ったよという記事です。 ただ、「作ったものは、エージェントを作るエージェントなんで、みんなも良かったら作ってね」と
作りながら学ぶLLM入門：前処理
概要 この記事の対象者：LLMの内部処理をコードレベルで具体的に理解し、自分で簡易的なモデルを動かしてみたいエンジニアや研究者。 この記事の内容：Raschka著『作りながら学ぶLLM入門』第2章をベースに、トークン化からサブワード分割、特殊トークン付与、データローダー作成、埋め込みまでの前処理工程をPythonコード付きで解説。 この記事を読んでできること：前処理の各ステップを自力で実装し、英語・日本語を問わずLLMの学習データを準備するパイプラインを構築できる。 序説 (長いので、お急ぎの方はスキップしてください) MCP、AIエージェント等盛り上がりを見せてますが、 そもそもLLMってなんで動いているんでしょうか？？ Transformerっていうのが内部にあって、 確率的分布に従って、 RLHFで人間のフィードバックで学習させてetc、、、 理論的な説明はよく見かけます。 ですが、
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
