Andrej Karpathyの最新ビデオ「LLMSの使用方法」は、急速に進化する大規模な言語モデル（LLM）エコシステムの包括的な概要を提供します。以前の「LLMSへのディープダイビング」ビデオに基づいて、Karpathyは、LLMが単純なテキストベースのチャットインターフェイスから、多様なツールと機能を統合する洗練されたマルチモーダルプラットフォームにどのように移行したかを示しています。この記事は、彼の重要な洞察とデモンストレーションをまとめたものです。
目次
拡大するLLMランドスケープ
Karpathyは、Pioneering ChatGptを超えた成長を強調し、Gemini、Copilot、Claude、Grok、Deepseek、Lechatなどの競合他社に言及しており、それぞれがユニークな強みと価格設定モデルを提供しています。彼は、チャットボットアリーナやスケールのリーダーボードなどのリソースを使用して、モデルのパフォーマンスを比較することを提案しています。
テキストを超えて：マルチモーダル機能
Karpathyは、LLMSのマルチモーダル機能を掘り下げ、テキスト生成を超えて移動します。
テキスト生成： LLMSは、ダイナミックな「チャットバブル」として視覚化されたインタラクションを備えたクリエイティブライティングタスク（詩、電子メールなど）に優れています。彼は、トークン化、コンテキストウィンドウ、およびPOタグ付けとNERの役割の根底にあるメカニズムを説明しています。さまざまなトークン化アルゴリズム（バイトペアエンコードなど）および特別なトークン（：および）について説明します。
2段階のトレーニングプロセス（トレーニング前およびトレーニング後）は詳細であり、トレーニング前のコストと制限、および人間の相互作用と幻覚の減少のためのトレーニング後の重要性を強調しています。また、デコードとサンプリングの手法（核サンプリング、トップKサンプリング、ビーム検索）についても説明しています。
画像とビデオ： Karpathyは、キャプションモデルと画像生成モデルを組み合わせて画像生成を示します。彼はまた、ビデオ機能を表示します。ここでは、LLMがカメラフィードを介して「表示」し、オブジェクトを識別します。
オーディオ：彼は音声相互作用を強調し、「偽のオーディオ」（テキストからスピーチまで）と「真のオーディオ」（ネイティブオーディオトークン化）を区別します。さまざまなペルソナでオーディオ応答を生成する機能が紹介されます。
「思考」モデル：意図的な問題解決
Karpathyは、「思考モデル」を探ります。これは、複雑な問題を通じて段階的に強化学習を推論することを利用します。彼はこれらを標準モデルと比較し、処理時間の増加を犠牲にして、思考モデルがより正確なソリューションをどのように提供できるかを示しています。彼は、違いを強調するためにグラデーションチェック障害の例を使用しています。
ツール統合：Web検索と詳細な調査
インターネット検索機能の統合について説明し、LLMがリアルタイム情報にアクセスして処理する方法を示し、知識のカットオフを克服します。彼は、さまざまなモデルの検索統合（Claude、Gemini、Chatgpt、Perplexity.ai）を比較しています。
高度な研究：多くの場合、より高い層のサブスクリプションを必要とする深い研究は、広範なWeb検索と推論を組み合わせて、引用を備えた包括的なレポートを作成するプロセスとして説明されています。
ファイルアップロード、Pythonインタープリター、カスタムツール、およびパーソナライズ
この記事では、ドキュメントとマルチメディアの処理用ファイルアップロード、コード実行とデータ分析のための統合されたPythonインタープリター、カスタムビジュアルおよびコードツール（Claudeアーティファクトとカーソル作曲家）、およびメモリ、カスタム命令、カスタムGPTなどのパーソナライズ機能の重要性について説明します。それぞれの例が提供されます。
LLMの初心者と結論のためのヒント
この記事は、初心者へのアドバイスとKarpathyの重要なポイントの要約で締めくくり、LLMSの力の根底にある数学的原則とデータ圧縮の融合を強調しています。フィールドの急速に進化する性質が強調され、継続的な学習と実験が促進されます。
以上がこれがAndrej KarpathyがLLMSを使用する方法ですの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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