AI フルスタックトレーニングキャンプ

LLMの評価とパフォーマンス最適化

このコースは、大規模言語モデルの評価方法論とパフォーマンス最適化技術に焦点を当てています。科学的な評価フレームワークの構築方法、多次元評価指標の設計、体系的なパフォーマンステストの実施、評価結果に基づくモデルとプロンプトの最適化について学びます。このコースでは、単一点評価からエンドツーエンドのシステム評価までの完全な方法論をカバーし、AIシステムの品質を包括的に管理するのに役立ちます。

LLMのファインチューニング技術とエンジニアリングの実践

このコースでは、大規模言語モデルのファインチューニング技術とエンジニアリングの実践について詳しく説明します。LoRAやQLoRAから完全なファインチューニングまで、さまざまなファインチューニング手法の原理と応用シナリオを体系的に学びます。このコースでは、データ準備、トレーニングプロセスの監視、効果評価などの重要な側面もカバーし、実践的なプロジェクトを通じてエンタープライズレベルのモデルファインチューニングの完全なプロセスとベストプラクティスを習得するのに役立ちます。