私は 2 年以上前から LLM の微調整を行ってきました。 ここでは、LLM の微調整手法のトップ 5 をビジュアルで説明します。

コンテキストエンジニアリング❓とは そして、なぜみんながそれについて話しているのか...👇 コンテキスト エンジニアリングは、AI エンジニアにとって急速に重要なスキルになりつつあります。それはもはや巧妙なプロンプトだけではありません。それは文脈の体系的なオーケストレーションについてです。 🔷 問題を： ほとんどの AI エージェントが失敗するのは、モデルが悪いからではなく、成功するための適切なコンテキストが欠けているためです。考えてみてください: LLM は読心術ではありません。彼らはあなたが与えたものでしか働けません。 コンテキストエンジニアリングには、以下を提供する動的なシステムの作成が含まれます。 - 正しい情報 - 適切なツール - 正しい形式で これにより、LLM はタスクを効果的に完了できるようになります。 🔶 従来のプロンプトエンジニアリングが十分ではない理由: 初期の頃は、より良い反応を導くために「魔法の言葉」に焦点を当てていました。しかし、AIアプリケーションが複雑になるにつれて、完全で構造化されたコンテキストは、巧妙な言い回しよりもはるかに重要になります。 🔷 コンテキストエンジニアリングシステムの4つの主要なコンポーネント: 1️⃣ 動的な情報フロー コンテキストは、ユーザー、以前のやり取り、外部データ、ツール呼び出しなど、複数のソースから取得されます。システムは、すべてをインテリジェントにまとめる必要があります。 2️⃣スマートツールアクセス AI が外部情報やアクションを必要とする場合は、適切なツールを提供します。出力が最大限に消化できるようにフォーマットします。 3️⃣メモリ管理 - 短期: 長い会話を要約する - 長期: セッション間でユーザーの設定を記憶する 4️⃣フォーマットの最適化 短くて説明的なエラー メッセージは、毎回大規模な JSON BLOB を打ち負かします。 🔷 要するに コンテキストエンジニアリングは、モデル機能ではなく情報アーキテクチャという本当のボトルネックに対処するため、新しいコアスキルになりつつあります。 モデルが向上するにつれて、コンテキストの品質が制限要因になります。 物事が進化し、より具体的になるにつれて、さらに共有します。 乞うご期待!!🙌 ____ 洞察力に富んだと思われた場合は、ネットワークと再共有してください。 → @akshay_pachaar ✔️ LLM、AI エージェント、機械学習に関するその他の洞察とチュートリアルについては、こちらをご覧ください。

LLM における知識の蒸留、明確に説明:

LLMがLLMをトレーニングする方法、明確に説明されています(ビジュアル付き):

Qwen3-Coder を使用して "Chat with your Code" RAG アプリを作成しましょう。

MCP搭載のマルチモーダルRAGアプリ! RAGを以下で実行できます。 -オーディオ -ビデオ -画像 - そしてテキスト 100%オープンソースで、ステップバイステップのガイドは次のとおりです。

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トランスフォーマーとLLMの専門家の混合、視覚的に説明:

ユニバーサルツールコールプロトコル! MCP に代わる、より安全で信頼性が高く、スケーラブルな代替手段です。 Universal Tool Calling Protocol (UTCP) を使用すると、どのエージェントも、ラッパー、レイテンシー、ロックインなしで、HTTP、gRPC、WebSocket、さらにはローカル CLI などのあらゆるツールと通信できます。 100%オープンソース。

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