157 分LLMのファインチューニング:生成AI講座
ほとんどの開発者がすでに所有するハードウェアで、量子化、LoRA、QLoRAによるファインチューニングを最初から最後まで実行できるようになります。
IBM Technology. チームが最も混同しやすい2つの手法に、より焦点を絞っています。データの鮮度、出典の帰属、ファインチューニングによる推論時の速度向上を詳しく説明します。不要なファインチューニングのプロジェクトに反対する根拠を示したい場合に、視聴する価値があります。
知識の鮮度とモデルの振る舞いを切り分けているため、ステークホルダーとの対話に適しています。ただし、着手前に、現在のファインチューニングのコスト、対応モデル、データガバナンス上の制約を検証してください。
検索が適切な解決策となる場合と、ファインチューニングが実際に役立つ場合を説明できます。
RAGとファインチューニングの基本用語。
最終確認日:2026年5月18日
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157 分ほとんどの開発者がすでに所有するハードウェアで、量子化、LoRA、QLoRAによるファインチューニングを最初から最後まで実行できるようになります。
15 分明確な停止ルール、タスク境界、人間による制御ポイントを備えた、より単純なエージェントループを設計できるようになります。
190 分型付き状態、条件分岐、チェックポイント、ツール利用を備えたLangGraphエージェントを構築し、明示性がどこで効果を発揮するかを理解できるようになります。
このトピックについてさらに詳しく学べる、厳選された外部コースです。
Emory University Goizueta Business School faculty
The deeper, university-level counterpart to our beginner HubSpot marketing pick — Emory's business-school treatment goes past 'how to prompt' into training generative models for brand-specific output, the purchase-funnel economics of AI-generated content, and a full module of genuine skepticism about when generative AI is and isn't worth using in marketing.
IBM AI Academy
生成AI時代の経営戦略という問いに答える講座です。技術知識を必要とせず、生成AIが価値を生む領域、責任あるガバナンスの方法、漠然とした「AIを活用すべき」という考えを具体的で説明可能なユースケースへ変える方法を、経営層向けの3つの短期講座で学びます。約700件のレビューで評価は4.6です。次のAI予算を決める前の受講をおすすめします。