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AI・LLMの学習時間短縮と性能、回答精度向上

AI・LLMの学習時間短縮と性能、回答精度向上

~性能分析、演算効率化、並列化効率の向上 / 膨大な時間を要する学習時間を短縮するポイント / 回答精度を上げ、生成AIの能力を最大限発揮させる方法~
オンライン 開催

概要

本セミナーでは、AI・LLMの学習時間短縮と性能、回答精度の向上をテーマに、最新の技術動向と実践的なアプローチを紹介いたします。
LLMの基礎から、その学習を効率化する方法、性能を最大化するポイント、回答精度を向上させるためのテクニックまで、幅広くお伝えします。

開催日

  • 2025年2月25日(火) 10時30分 16時30分

修得知識

  • AI・LLMの性能分析、演算効率化、並列化効率の向上
  • AI・LLMの膨大な時間を要する学習時間を短縮するポイント
  • AI・LLMの回答精度を上げ、生成AIの能力を最大限発揮させる方法

プログラム

 人工知能 (AI) 技術の急速な発展に伴い、近年注目を集めているのが大規模言語モデル (LLM) です。LLMは、膨大なデータから学習し、自然言語処理や生成系タスクにおいて優れた性能を発揮します。しかし、その学習には膨大な時間とリソースを要することが課題となっています。
 本講演では、AI・LLMの学習時間短縮と性能、回答精度の向上をテーマに、最新の技術動向と実践的なアプローチをご紹介します。LLMの基礎から、その学習を効率化する方法、性能を最大化するポイント、回答精度を向上させるためのテクニックまで、幅広くお伝えします。また、LLM導入のハードルやプロジェクトの進め方、費用対効果の検討など、実務的な観点からも有用な情報を提供します。本講演を通じて、参加者の皆様がAI・LLMの学習時間短縮と性能向上のための具体的な方策を理解し、自社の技術開発や研究に活用できることを目指します。

  1. AI・LLMの基礎概念と仕組み
  2. LLMの学習メカニズムと特徴
  3. 生成AIの現状と課題
  4. 生成AIの弱点と対策
    1. データバイアス
    2. ハルシネーション (幻覚)
  5. 学習環境の整備と最適化
  6. AI・LLMの学習時間短縮のポイント
    1. 性能分析
    2. 演算効率化
    3. 並列化効率の向上
    4. I/O時間の短縮
    5. その他の高速化の手法
  7. AI・LLMの性能向上のポイント
    1. データ収集
      • データ拡張技術
      • ハイパーパラメータ調整
      • 転移学習とファインチューニング
    2. 評価指標の設定と改善
    3. 人間によるフィードバックの有効性
  8. 特化型LLMの紹介と活用事例
  9. 特化型LLMの学習と応用
  10. データ整形と前処理の重要性
  11. RAG (Retrieval – Augmented Generation) の紹介
  12. 生成AI導入の課題とハードル
  13. プロジェクトの進め方
    1. チーム編成
    2. スケジュール管理
  14. 費用対効果の算出と検討
  15. 国産LLMの開発動向
  16. Fugaku – LLM:スーパーコンピュータ「富岳」で学習した国産LLM
  17. 海外の最新事例紹介
  18. マルチモーダルLLMの可能性
  19. 倫理的配慮とガイドライン
  20. 導入事例の紹介と分析
    • 質疑応答

講師

  • 白幡 晃一
    富士通 株式会社 人工知能研究所
    シニアプロジェクトディレクター

主催

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)
複数名
: 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名同時受講割引について

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 45,000円(税別) / 49,500円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)
  • 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 請求書は、代表者にご送付いたします。
  • 他の割引は併用できません。

アカデミック割引

  • 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

  • 学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
  • 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
  • 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
  • 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方
  • 支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
  • 企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 Zoomのシステム要件テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。
  • 開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
    ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
    印刷物は後日お手元に届くことになります。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

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