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DeNA、「AIエンジニアが本気で作った」LLM勉強会資料とコードを全公開 非エンジニアも学べる
「プロンプトチューニングでうまくいかないときに……『指示をどんどん足しまくらないで!』」
DeNAは12月5日、社内で実施した大規模言語モデル(LLM)勉強会の資料とソースコードを、エンジニアブログやGitHubを通じて公開した。
講義のスライドと、そのまま実行できるPythonコードを通じて、LLMの基礎知識からプロダクト開発に必要な応用知識までを網羅した。
公開したのは、新規AIプロダクト開発に携わるプロダクトマネジャーやエンジニア向けに行われた3時間の社内勉強会の資料。入社6年目のAIエンジニア・吉田(@birdwatcherYT)さんが担当した。
資料の前半では、LLMの基本概念や、プロンプトエンジニアリングを解説。プロンプトの基本的なテクニックから、良い例・悪い例などを通じて、詳細に学べる。後半では強化学習やファインチューニング、RAG(検索拡張生成)、AIエージェントの設計手法まで踏み込んだ。
ハンズオンは、Pythonを使ってAPIを呼ぶ形式。基本的なAPI呼び出しから構造化出力、実践的なLLMを組み合わせる演習、エージェントの基本であるReActやReflexionについて解説。演習は、穴埋め式のコードを用意することで非エンジニアでも実践できるよう工夫した。
DeNAは「AIにオールイン」する方針を表明しており、全社的なAI活用を推進している。
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