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yoshioterada committed Dec 20, 2023
1 parent 32f7e71 commit 8526151
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> *(上記の画像をクリックすると、レッスン・ビデオを表示します)*
前回のレッスンで、生成 AI がどのようにして進化し、大規模言語モデル(LLM)がどう機能するのか、そしてスタートアップがそれらを自分たちの用途に応用し、成長させることができるかを見てきました。この章では、様々な大規模言語モデル(LLM)を比較し、それぞれの利点と欠点を理解することに焦点を当てます
前回のレッスンで、生成 AI がどのようにして進化し、大規模言語モデル(LLM)がどのように機能するのか、そしてスタートアップがそれらを自分たちの目的に対して、どのように適用し成長させることができるかを見てきました。この章では、様々な大規模言語モデル(LLM)を比較し、それぞれの利点と欠点を理解していきます

スタートアップが次に進むべきステップは、大規模言語モデル(LLM)の現在の状況を調査し、自社のニーズに適したものが何かを理解することです。

## はじめに

このレッスンでは以下の内容を扱います:
このレッスンでは、下記の内容について説明します。

- いま存在する様々な種類の LLM(大規模言語モデル)について学ぶ
- Azure で用途に応じて異なる AI モデルを選択しテスト、反復作業、及び比較を行う
- LLM のデプロイ方法について学ぶ

## 学習目標

このレッスンを完了した後、以下のことができるようになります
このレッスンを修了すると、下記を理解できます

- ユースケースに適したモデルを選択する
- モデルのパフォーマンスをテストし、反復し、そして改善する方法を理解する
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