ワークショップテーマ
『私の分身AI』を作ろう!―個性が宿るパーソナルLLMへの挑戦―
京都大学情報学研究科
京都大学情報学研究科
大規模言語モデル(LLM)の普及が爆発的に進む中、近い将来には、1人1台のLLM、さらには1企業1台のLLMという時代が迫っている。こうしたモデルは、自分の嗜好や性格を反映し、人間の代わりに煩雑なテキストベースの作業を遂行する存在として期待されている。京都大学伊藤孝行研究室ではAI言語処理を用いた社会システムとして、議論支援、合意形成支援システムを構築し、社会実験から事業化まで行っている。
本ワークショップでは、参加者自身の特性や価値観に基づいてカスタマイズされた「私のGPT」を試作する。これは、参加者の代わりに思考し、応答し、作業を支援する、より個人化された言語モデルの可能性を探る取り組みである。
教育目標
- LLMの原理や仕組み、そして最新の研究動向について理解を深める。
- APIを用いたLLMの基本的な利用方法を習得する。
- プロンプトエンジニアリングの手法を学び、効果的な対話設計を実践する。
- LLMのファインチューニング手法を学び、応用可能なスキルを身につける。
実施者
氏名 | 所属 | 専門分野 |
---|---|---|
伊藤 孝行 | 京都大学情報学研究科 | 社会情報学、人工知能、マルチエージェント |
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 |
スケジュール
1日目
午前
- ミニレクチャー:「大規模言語モデルの発展・現状」
- ミニレクチャー:「大規模言語モデルの訓練について」
午後
2日目- ワークショップ:LLMで解決できそうな、自分の業務・日常における課題を洗い出し(ブレインストーミング、KJ法)
- 発表・共有:各自が解決したい課題と、その背景にある個性・価値観の共有
午前
- データの収集・整理:自分の言語スタイルや嗜好に関するデータを準備
午後
3日目- 「私のGPT」のプロトタイプ設計と構築
- LLMのカスタマイズ訓練(プロンプト設計・ファインチューニング)
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 | なし |
定員 | 6名 |
最小催行人数 | 3名 |