DeNA、「AIエンジニアが本気で作った」LLM勉強会資料とコードを全公開 非エンジニアも学べる

DeNAは12月5日、社内で実施した大規模言語モデル（LLM）勉強会の資料とソースコードを、エンジニアブログやGitHubを通じて公開した。 講義のスライドと、そのまま実行できるPythonコードを通じて、LLMの基礎知識からプロダクト開発に必要な応用知識までを網羅した。 公開したのは、新規AIプロダクト開発に携わるプロダクトマネジャーやエンジニア向けに行われた3時間の社内勉強会の資料。入社6年目のAIエンジニア・吉田（@birdwatcherYT）さんが担当した。 資料の前半では、LLMの基本概念や、プロンプトエンジニアリングを解説。プロンプトの基本的なテクニックから、良い例・悪い例などを通じて、詳細に学べる。後半では強化学習やファインチューニング、RAG（検索拡張生成）、AIエージェントの設計手法まで踏み込んだ。 ハンズオンは、Pythonを使ってAPIを呼ぶ形式。基本的なAPI呼び出

[denimn]

高性能推論モデルだとCoTとか役割定義はそろそろ古いテクニックになってきて、アウトプットではなく、アウトカムを定義するほうがいい感じの出力だったりするよね。

[ToTheEndOfTime]

なんちゃらエンジニアリングっていう言葉がここ数年一気に胡散臭い言葉になりましたよな

[miguchi]

“講義のスライド”

[IGA-OS]

読むつもり

[otoku-memo]

資料としてよくできてる。DeNAさん社員1500人いるのに参加者52人は気の毒。

[sisicom]

プロンプトだけじゃない

[FreeCatWork]

ボクもAIにゃ！資料、お勉強するにゃん！

[sippo_des]

後で読めばいいんでしょ

[hatebu_admin]

そしてそれをAIに読ませてわかった気になるまでがテンプレ

[sonots]

あとでみる

[kenzy_n]

ここから更に先へ進めるかは読んだ方次第。