松尾研 LLM講座 講義コンテンツ | 東京大学松尾研究室 - Matsuo Lab
松尾研究室が2023年9~10月に東京大学サマースクールで開催した LLM 大規模言語モデル講座のコンテンツを無償公開しています。 本講座は約2,000名の受講者が参加し、全7回の講義を実施しました。 最終課題としてGPUを使ったコンペティションでは約800名が参加し熱戦を繰り広げました。 現在、講義のスライドのみ公開しております。 ダウンロードは利用規約を確認の上、下記からダウンロードをお願いいたします。 最終更新: 2024年2月10日 問題・フィードバック報告フォームはこちら 第1回：Overview of Language Models LLMの概要、今後の各回の講義の概要、および日本のLLM開発状況について 第2回：Prompting and Augmented Language Model 事前学習済みLLMを追加学習せずに活用する技術（プロンプティング、⽂脈内学習、Augme
転移学習研究で汎用人工知能に挑む 特任助教熊谷さんインタビュー | 東京大学松尾研究室 - Matsuo Lab
過去に得た知識を応用する、「転移学習」の研究が進んでいます。 今回は、この領域を中心に研究を重ね、先日8月1日付で松尾研に特任助教として入職した熊谷 亘さんのインタビューをお届けします。 「転移学習とは、人間なら成長過程や日々の生活の中で当たり前に行っていること」と熊谷さん。 少しずつ議論が進んでいる汎用型AIの中でも、なぜ転移学習に注目しているのか、話を聞きました。 「問題を解く」とはどういうことか？ 学部では、数学を学んでいました。その中で、「問題を解くとはどういうことか」と考えるようになり、「人間より頭のいいものをつくればいいのでは」と思ったのが、人工知能に興味を持ったきっかけです。数学に限らずですが、人間より頭のいい人工知能をつくれれば、世の中の問題を全部解けるんじゃないか、と。 当時はそのための手法もよくわからなかったので、ひとまず基礎的な方向へ進もうと、修士でも数学を専攻しまし
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