LL.M.出願準備マニュアル【ハーバードロー卒業生が解説】 | 海外大学進学・英語試験対策ならThere is no Magic!!
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2021年1月24日
path-to-success.net
日本語で使いやすい。おすすめのローカルLLM3選
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5 か月前
gizmodo.jp
RAG-LLM Evaluation & Test Automation for Beginners
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視聴回数: 2087 回2025年2月9日
git.ir
RAGとファイン・チューニングの比較 | IBM
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2024年8月14日
ibm.com
【AI進化の鍵】RAGの仕組みを基礎から解説！生成AIパスポート対策にも
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YouTubeなるみん戦略ラボ【最短スキルアップ】
【生成AI×認知心理学】巨大LLM時代にこそRAGが必要な理由｜記号接地問題とエピソード記憶の視点から
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3 か月前
YouTube岡大徳
【 LLM アーキテクチャーの成功を支えたもの 3 -- In-Context learningとRetrieval-Augmented Generation:（動画）】 【 大規模言語モデルの機能拡張 】 これまで見てきたのは、LLMの基本的な機能についてのものでしたが、LLMの急速な進化は、その機能を大きく拡張して来ました。このセッションでは、そうした機能拡張を見ていこうと思います。 モデルの機能を動的に拡張するための試みとして、現在、二つの対照的なアプローチが注目されています。 一つは、モデルの重みを更新することなく、プロンプト内の例示によってタスクに適応させる「インコンテキスト学習（In-Context Learning: ICL）」です。もう一つは外部データベースから関連情報を検索して生成を補強する「検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation: RAG）」です。 【 インコンテキスト学習（ICL）のメカニズム 】 インコンテキスト学習（ICL）は、GPT-3の登場とともにその有効性が広く認識された手法です。 大規模な事前学習によって獲得されたモ
10:48
【 LLM アーキテクチャーの成功を支えたもの 3 -- In-Context learningとRetrieval-Augmented Generation:（動画）】 【 大規模言語モデルの機能拡張 】 これまで見てきたのは、LLMの基本的な機能についてのものでしたが、LLMの急速な進化は、その機能を大きく拡張して来ました。このセッションでは、そうした機能拡張を見ていこうと思います。 モデルの機能を動的に拡張するための試みとして、現在、二つの対照的なアプローチが注目されています。 一つは、モデルの重みを更新することなく、プロンプト内の例示によってタスクに適応させる「インコンテキスト学習（In-Context Learning: ICL）」です。もう一つは外部データベースから関連情報を検索して生成を補強する「検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation: RAG）」です。 【 インコンテキスト学習（ICL）のメカニズム 】 インコンテキスト学習（ICL）は、GPT-3の登場とともにその有効性が広く認識された手法です。 大規模な事前学習によって獲得されたモ
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Facebookマルレク MaruLabo
DGX Sparkと「nanochat」でゼロから丸一日学習させてLLMを自作してみた
5 か月前
zenn.dev
13:50
The Fastest Way to Local RAG (Ollama + AnythingLLM Setup)
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YouTubeNetworkCoder
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How does an LLM work (simplified version)?
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YouTube3Blue1BrownJapan
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L1/L2正則化の意味【機械学習】
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YouTube予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」
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[For beginners] A complete explanation of how LLM works!
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【LLM強化学習③】強化学習のコツ（前編）
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【LLM強化学習①】事前学習と事後学習
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RAG is outdated → Next is the "AI Memory Revolution"
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【第48回】ローカルLLMでファインチューニング - 西岡賢一郎
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YouTubeAI社会実装勉強会
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【最先端】マルチモーダルRAGシステムの新たなパラダイム【UniversalRAG】
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最先端LLMの作り方：事前学習からAIエージェントまで
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JLA ACADEMY 一次救命処置（BLS）デモンストレーション〜JRC蘇生ガイドライン2020準拠〜
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How to build a local AI environment: DeepSeek R1 × Ollama × OpenWebUI [Slow explanation]
視聴回数: 2.4万 回2025年2月10日
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「 RAGの手法と実装」松尾研 LLM コミュニティ "Paper & Hacks Vol.01"
視聴回数: 4472 回2024年4月10日
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生成AI（LLM）の活用７ RAG機能を使った「学習指導要領」検索Geminiモデル編
視聴回数: 104 回2024年10月5日
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【演習公開】LLM基礎講座 2024｜第2回講義「PromptingとRAG」ダイジェスト
視聴回数: 629 回6 か月前
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「LM Studio」の紹介 | ローカル環境で大規模言語モデル（LLM）に日本で最も有名な東大入試問題を回答させてみました
視聴回数: 4686 回2025年2月1日
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「小型LlamaモデルのMegatron-LMを用いた事前学習と継続事前学習」松尾研 LLM コミュニティ 勉強会シリーズ#2 (2024-10-27)
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【Section1: LLMの概要】大規模言語モデル（LLM）の仕組み入門【ChatGPT/GPT-4/Transformer】 -Udemyコースを一部無料公開- #udemy
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【入門解説】LLMとは何か？基礎から学ぶ生成AIの仕組み｜第1章
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【99%が知らない】「API vs ローカルLLM」どっちが正解？9割が知らないAI学習の真実と、ファインチューニングで作る"最強の専属AI"【ローカルLLM構築計画#3】 #Unsloth
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