Generative AI Test - JDLA 試験学習 06:LLM(大規模言語モデル)の形状を変えずに計算効率を上げる手法とは？【声でつながるAIとの対談】【動画 40分10秒】【YouTubeチャンネルからの転記です】

この記事は、わたしの[YouTubeチャンネル](https://bit.ly/Yamanaka-YouTube "Living without things. 持たない生き方 手放す生き方")にある公開動画を転記しております。
( どこかのタイミングで、プログラミング-Google Apps Script or iPaaS-Zapier をつかって自動転記させる予定です )

転記のための時間コストを少なくしたいので、文字装飾( Markdown記法 )を極力つかわずに書いております。

こちらが動画内容です👇

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![99 サムネイル 生成AIビギナーの虎の巻_ まずはゴールシーキングプロンプト(Goal-Seeking Prompt)を使ってみよう【動画 38分42秒】【動画 38分42秒】.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/386308/131afb3f-7bd6-f323-eb86-b375fa978720.png)




* # 動画URL
    * https://youtu.be/04daavLjSOI

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* # 動画タイトル
    * Generative AI Test - JDLA 試験学習 06:LLM(大規模言語モデル)の形状を変えずに計算効率を上げる手法とは？【声でつながるAIとの対談】【動画 40分10秒】

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* # 動画の説明欄(一部を抜粋)

📅撮影日 = 2024-11-30(土)

ひょんなことからGenerative AI Testを受けることになったので、手抜きしながら、学習の定着をねらっていきます。
ジョギング中に耳で「聴きながら復習」をしたり、朝起きてすぐにChromecast + TVで「目覚めながら復習」をする計画です。

🔎Generative AI Test(JDLA主催)とは？
https://bit.ly/WhatIs-Generate-AI-Test-JDLA


今回の動画では、以下の情報でAI関連の学習をしている時に出てきた、わからない用語などを質問しました。

🔗中島聡 | 週刊 Life is beautiful - メルマガ
https://www.mag2.com/m/0001323030

🔗JDLA Generative AI Test 対策道場(ひたすら過去問ふぅ問題集で鍛錬する所 一問一答 仮) | シミュレーションの世界に引きこもる部屋
https://www.simulationroom999.com/blog/jdla-generative-ai-test-questions/


🤖今回の使用環境と技術仕様
・使用サービス: ChatGPT
・プラン: Team プラン
・使用モデル: GPT-4 Omni (GPT-4o)


💻📱実行プラットフォーム
・ChatGPT: iOS App (iPhoneを使用)
・Miro: Chromeブラウザ (Chromebookを使用)
・Trello: Chromeブラウザ (Chromebookを使用)


🎙️音声認識入力
・Voice In - Chrome拡張機能: Chromeブラウザ (Chromebookを使用)


✍山中作成の資料

🎦【生成AIパスポート】試験学習 復習の自動化動画 その5 | ノードと人工ニューロンの関係性を、郵便配達にたとえてもらった話【動画 10分22秒】
https://youtu.be/t9u40m5-bvM

📊生成AI LLM 学習コスト 比較表 | LLM(大規模言語モデル)の形状を変えずに計算効率を上げる手法とは？ | Googleスプレッドシート
https://bit.ly/AI-LLM-Training-Costs


🎵挿入曲 - Background Music
・Suno AIで作成: 声でつながるAIとの対談: 挿入曲 #1 - AI Voice Talks: Minimal Melody #1
https://www.youtube.com/playlist?list=PLpQhBHT4oghMLdiSVqwvSs_Z5y0H4VGOe


以下、YouTube Summary with ChatGPT & Claude( Chrome拡張機能 )で、目次と概要を自動生成しました。
https://bit.ly/yt-sum-Chatgpt-Claude


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動画の目次( タイムスタンプ ):

00:00 - オープニング

00:40 - 山中が間違えたミニテストの紹介

02:06 - AIにおける人工ニューロン(パラメータに相当)の基本構造とは

04:46 - 実際のデータセンターの仕組みと関連技術

15:39 - 超知性/AGIの誕生を妨げるボトルネック(中島聡さんのメルマガから)

18:04 - ミニテストの考察に戻る: 生成AIのモデル形状を変えずに効率化する方法

21:42 - 自作の比較表で違いを見える化: それぞれの効率化手法の便益と課題

24:19 - 蒸留手法やプルーニング(Pruning)が条件に合わない理由

28:45 - 問題解釈のコツ: 正しい選択肢を導く方法

34:28 - 今日のまとめと学びのポイント


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動画の概要:

今回の動画では、AIモデルの計算効率化と形状変化の関係を詳しく解説します。

まず、人工ニューロン(パラメータに相当)とは何かを基礎から説明します。
モデルの基本構造や動作原理、さらにその重要性について具体例を挙げながら学びます。

次に、計算効率化が必要とされる理由について掘り下げます。
AIモデルが複雑化する中、膨大な計算資源をいかに効率化するかが、運用コストや環境負荷に直接影響を与えることを解説します。

本動画では特に、「モデルの形状を変えずに計算効率を向上させる手法」に焦点を当てます。
このテーマに関連して、並列化と量子化の2つの主要手法を比較し、それぞれの利点と課題を深掘りします。

また、データセンターにおけるAIモデルの運用に関連する話題にも触れます。
巨大な施設でのエネルギー使用や冷却技術、さらには災害対策のための冗長性(redundancy)の確保がどのように行われているかを、現実の例を交えながら解説します。

後半では、蒸留手法やプルーニングがモデルの形状を変更するため、ミニテストの条件に合わない理由を詳細に説明します。
さらに、問題を正しく解釈し、文脈を読み取ることの重要性について、具体的に説明します。
出題者の意図を理解し、最適な選択肢を導き出すためのアプローチを学びます。

最後に、動画の学びを総括します。
効率化手法の特性とその選び方、またトレードオフの考え方を深く理解することで、視聴者が生成AIにおける設計や運用に役立つ知識を得られるようにしています。

この動画を通じて、生成AIの基礎から応用までを理解し、実践に活かすための知識を深めることができるでしょう。


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✓ 🎥Shortened URL for this video | この動画の短縮URL ↙
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