ワークショップテーマ

F-04 業務改善・身の回り問題解決のためのLLMに基づくAIシステムの構築
京都大学情報学研究科
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京都大学伊藤研究室では、大規模言語モデルを用いたAIエージェントを構築し、議論や合意形成の支援についてデザイン活動を行っています。本テーマでは、AIの中核技術である大規模言語モデルや合意形成支援について簡単なレクチャーを行った後、まず業務改善や身の回りの課題について役に立つようなAI技術をデザイン手法(KJ法など)によって明確にし、大規模言語モデルのデザインと実装(fine tuning)を体験します。プログラミングの経験は問いませんが、経験があるとベターです。

教育目標

近年急速に発展しているAIのコア技術である大規模言語モデル(LLM)という問題の背景について、理解を深めます。業務改善のアイデアや身の回りの課題についての質疑応答に回答できるようなAIの実現のため、大規模言語モデルの訓練の活動を通して、業務改善アイデアや身の回りの課題についての明確化についてのデザイン手法(KJ法など)、最新のAIの理解、大規模言語モデルの現状、および簡単な訓練の方法について学んで頂きます。

実施者
氏名 所属 専門分野
丁 世堯 京都大学情報学研究科 人工知能・マルチエージェント
伊藤 孝行 京都大学情報学研究科 人工知能・マルチエージェント
Dong Yihan 京都大学情報学研究科 人工知能・マルチエージェント
森 一仁 京都大学情報学研究科 人工知能・マルチエージェント
スケジュール
1日目
午前
  • ミニレクチャー:「AIと大規模言語モデルLLMの現状」
  • ミニレクチャー:「LLMとの訓練について」
午後
  • LLMで解決できそうな業務課題や身の回りの課題について(ブレインストーミング(KJ法など))
  • 解決する業務課題や身の回りの課題の発表
2日目
午前・午後
  • データの収集と作成
  • ミニレクチャー:「最新AIと社会システム」
  • LLMの訓練
3日目
午前
  • プレゼンテーション準備
午後
  • プレゼンテーション
その他
実施形態 対面形式
時間外活動 あり(1日目と2日目に、課題の明確化やデータの作成作業など)
定員 6名
 最小催行人数  2名