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
12のソフトウェア・アーキテクチャの落とし穴とその避け方
これは、多数派が支配すべきだという意味ではない。委員会によって設計されたアーキテクチャは、肥大化し、焦点が定まらない傾向がある。私たちの経験では、理想的なバランスとは、多様な経験と視点を持つ数人の仲間が、より良い情報に基づいた決定を下すために、主張に異議を唱えることである。 再利用の目標が誤った決定を左右するようなことがあってはならない。その代わり、再利用は理にかなった場合のみ行うこと。 コード、コンポーネント、設計、あるいはコンフィギュレーションの再利用は、最初は良いアイディアのように聞こえる。経営陣は、再利用によってコストが削減され、納期が短縮され、品質が向上すると信じて、このコンセプトを推進したがる。チームは、MVPをより早く提供するために既存のアプリケーションの大部分を再利用することを決定するかもしれないし、かなり成功した製品を提供するために作成された既存のアーキテクチャを再利用す
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