要約:
- LLMを使用しても生成AIを学ぶことはできない。
- LLMは人間の自然言語を解釈し生成する能力を活用する。
- 生成AIを学ぶためのパス：統計学、データ探索、MLモデリング技術、深層学習、LLM周りのテクノロジーエコシステム。
- LLMを使用する際には、LangChain、LM Studio、Ollama、RAGなどのツールが利用される。
- 生成AIソリューションをステークホルダーに説明するためには、ストーリーテリングが重要。
感想:
この記事では、生成AIを学ぶための具体的な学習パスが示されており、統計学から始まり、データ探索、MLモデリング技術、深層学習、LLM周りのテクノロジーエコシステムまで幅広くカバーしています。また、LLMを活用する際には様々なツールが存在し、それらを組み合わせて最適な生成AIソリューションを構築することが重要であると述べられています。また、生成AIソリューションを説明する際には、ストーリーテリングが重要であり、異なるレベルのステークホルダーに適切な情報を提供する必要があるという指摘も興味深いと感じました。
元記事: https://timesofindia.indiatimes.com/blogs/data-science-vibes/a-generative-ai-learning-pathway/