担当教員

東京大学大学院工学系研究科准教授　岩澤有祐

目標

応用事例・社会実装を本格的に学べる実践型講座

本講座では、大規模言語モデル（LLM）の応用と社会実装に向けた実践的な技術・知識を徹底的に学びます。
以下のようなスキルと視点の獲得を目指します。
・軽量化、安全性、解釈性、ドメイン特化、エージェント構築など、LLMの実運用に直結する応用技術の理解
・第一線で活躍する研究者・技術者による特別講演を通じた、最新動向・課題・展望の習得
・自らLLMを開発・改良し競い合う「個人型LLM開発コンペ」への参加を通じたハンズオン体験

※本講座はページ下部の前提条件をご確認の上、条件が当てはまる方を対象としています。

講義計画

開始日：12/3(水)　19:00～21:00
〇本講義は完全オンライン（zoom）で開催いたします。
※全回監修：松尾豊、岩澤有祐、小島武、小橋洋平
※授業コンテンツに関しては、変更する場合がございます。ご了承ください。

※毎週水曜日　19:00-21:00　

第1回 (12/3(水))	講座概要
第2回 (12/10(水))	外部環境の活用（RAG，Tool Use）
第3回 (12/17(水))	軽量化
第4回 (12/24(水))	安全対策
第5回 (1/7(水))	LLMの分析・解釈可能性
第6回 (1/14(水))	ドメイン特化
第7回 (1/21(水))	エージェント&ロボット
第8回 (1/28(水))	(TBD) 招待講演
最終課題 (予定)	受講生同士で競い合う、LLMに関する コンペティション型の最終課題を実施予定

講義の受講形式

講義について

• 本セミナーは、配信される講義映像を、各人が自宅等で視聴・演習していただく形式です
• 各講義日の19:00〜21:00にライブ配信します（一部別日時あり）。
• アーカイブ動画を視聴しての受講も可能です（修了するには、期限内に出席登録をする必要があります）
• ライブ配信への参加方法などの詳細については、受講が決定した方にご連絡いたします
• 講義日程・内容は変更になる場合がございます。

修了基準

本講座を修了するためには、以下の条件が必要です。

• 一定回数以上の出席（録画講義を視聴し、講義後1週間は出席登録可能）
• 宿題を一定回数以上提出し、一定の点数を得る
• 演習課題（予定）を提出し、一定の点数を得る

受講上の留意点

• 本講座は下記の前提条件をご確認の上、条件が当てはまる方を対象としています。LLMのモデルのアーキテクチャーまで取り扱う実践的な講義のため、ご自身のレベルに見合っているかご確認の上ご応募ください。
• 受講前提に達してない方々に関しては、松尾研の他講座（ GCI・DL基礎等）の受講を推奨します。(各講座受講対象制限あり。現在募集していません)
• 前提条件
  • 必須
    • Zoom、Googleサービス（google drive、google form、google colab等）、Webブラウザ、Slackを利用できるPCが用意できること
    • 毎回の講義を確実に視聴できること（録画視聴も可能）
    • 最低でも毎回3時間程度の自習時間が確保できること
  • 推奨
    • 大学レベルの線形代数、微分積分、確率論・統計学に関する知識を有すること
    • 機械学習の基礎知識を備え、基礎的な実装が自身でできること (PytorchTensorFlow，JAXなどのフレームワークを使ってモデルの構築・訓練・評価を行った経験があること)
    • 大規模言語モデル2025応用編は、大規模言語モデル2025基礎編の修了レベルを前提として開講いたします。
    • 応用編のご受講を希望される方は、まず基礎編のカリキュラムをご確認ください。修了レベルに達していない場合は、あわせて基礎編へのお申込みもご検討ください。
      • 　大規模言語モデル2025基礎編
      • 　https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/lecture/course-list/large-language-model/