大規模言語モデルとチャットボットのコース紹介

コース概要

これはIBM Technologyが制作したYouTubeプレイリストで、大規模言語モデル（Large Language Models, LLM）とチャットボットに関する技術内容を専門に解説しています。このコースは13本の動画で構成されており、総視聴回数は101,862回を超え、AIと大規模言語モデル技術を学ぶための優れたリソースです。

コース目次

1. How Large Language Models Work

• 内容：大規模言語モデルの動作原理を紹介
• 時間：5:34

2. What is Prompt Tuning?

• 内容：プロンプトチューニングとは何か
• 公開日：2年前
• 視聴回数：26万回
• 時間：8:33

3. Risks of Large Language Models (LLM)

• 内容：大規模言語モデルのリスク分析
• 公開日：2年前
• 視聴回数：14万回
• 時間：8:26

4. Why Large Language Models Hallucinate

• 内容：大規模言語モデルが幻覚（ハルシネーション）を起こす理由
• 公開日：2年前
• 視聴回数：26万回
• 時間：9:38

5. AI and Large Language Models Boost Language Translation

• 内容：AIと大規模言語モデルがどのように言語翻訳を向上させるか
• 公開日：1年前
• 視聴回数：1.7万回
• 時間：6:19

6. Large Language Models Are Zero Shot Reasoners

• 内容：大規模言語モデルはゼロショット推論器である
• 公開日：2年前
• 視聴回数：4万回
• 時間：7:47

7. Should You Use Open Source Large Language Models?

• 内容：オープンソースの大規模言語モデルを使用すべきか
• 公開日：1年前
• 視聴回数：38万回
• 時間：6:40

8. Hypnotized AI and Large Language Model Security

• 内容：催眠術にかかったAIと大規模言語モデルのセキュリティ
• 公開日：1年前
• 視聴回数：1.1万回
• 時間：13:22

9. What is a Chatbot?

• 内容：チャットボットとは何か
• 公開日：4年前
• 視聴回数：21万回
• 時間：9:42

10. Do Chatbots Need AI?

• 内容：チャットボットにAIは必要か
• 公開日：1年前
• 視聴回数：1.4万回
• 時間：5:17

11. How Chatbots Could Be 'Hacked' by Corpus Poisoning

• 内容：チャットボットがコーパスポイズニング攻撃によってどのように「ハッキング」されるか
• 公開日：2年前
• 視聴回数：1.6万回
• 時間：8:31

12. Open Source in Action with watsonx

• 内容：watsonxにおけるオープンソースの応用
• 公開日：1年前
• 視聴回数：8,047回
• 時間：7:32

13. 3 Benefits of virtual assistants for Customer Service

• 内容：カスタマーサービスにおけるバーチャルアシスタントの3つの利点
• 公開日：1年前
• 視聴回数：9,410回
• 時間：3:22

コースの特徴

内容の網羅性

• 基本概念から高度な応用まで
• 技術原理、実際の応用、セキュリティの考慮事項を網羅
• オープンソースソリューションと商用アプリケーションを含む

高い制作品質

• IBM Technologyの専門チームが制作
• 動画の品質が優れており、解説が明確
• さまざまな技術レベルの学習者に適している

高い実用性

• 実際のビジネスシナリオに関連
• セキュリティとリスク管理の内容を含む
• オープンソースと商用ソリューションの比較を提供

学習のヒント

対象者

• AIと機械学習の初心者
• 大規模言語モデルに興味のある技術者
• チャットボット技術を学びたい開発者
• 企業の意思決定者および技術管理者

学習パス

1. まずは基本概念を学ぶ（動画1、2、9）
2. 技術原理と課題を深く理解する（動画3、4、6）
3. 実際の応用シナリオを探求する（動画5、12、13）
4. セキュリティとリスク管理に注目する（動画8、11）
5. オープンソース vs 商用ソリューションを検討する（動画7、10）

学習の成果

• 大規模言語モデルの動作メカニズムを包括的に理解
• プロンプトエンジニアリングとチューニングのスキルを習得
• AIセキュリティとリスク管理について理解
• チャットボット構築の基礎知識を習得
• 合理的な技術選定の意思決定ができるようになる