実務家による大規模言語モデル（LLM）の公開講座
Hamel Husain 氏らによる、LLM の評価、RAG、ファインチューニングなど実務に直結するトピックを扱う無料オープンコース「Mastering LLMs」が公開された。
キーポイント
実践家による専門コンテンツの提供
情報検索や MLOps の分野で 25 年以上の経験を持つ業界ベテラン 25 名以上が講師を務め、LLM の実装における具体的な優位性を解説する。
製品開発に特化したカリキュラム構成
評価（evals）、RAG、ファインチューニング、プロンプトエンジニアリングなど、AI 製品を構築する技術者向けの実用的なトピックに焦点を当てている。
豊富な学習リソースとナビゲーション
40 時間以上のコンテンツに加え、章ごとの要約、ノート、スライド、関連リソースが整理されており、学習者の目的に応じて効率的に学習できる構成となっている。
無料かつオープンなアクセス環境
以前有料だったコースの講義を再編集・注釈付きで無償公開しており、LLM にある程度の経験がある技術者であれば誰でも無料で受講可能である。
実践的な問題解決による深い理解
実際のデプロイメントで直面する具体的な課題を通じて、LLM のニュアンスや技術的課題を深く理解できることが強調されています。
多様な視点と偏りのない情報
商業製品の宣伝ではなく、異なるアプローチや賛否両論を含む多様なスピーカーによる議論により、バイアスのかかりにくい貴重な知見が得られます。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この無料コースは、高品質な LLM 教育リソースへのアクセス障壁を下げ、特に実務経験を持つエンジニアやデータサイエンティストが即戦力となるための知識を効率的に習得できる環境を整える。業界のベテランによる実践的な知見が集約されているため、LLM の実装におけるベストプラクティスの普及と、AI 製品開発の質的向上に寄与する可能性が高い。
編集コメント
LLM の実装における「評価」や「RAG」といった、教科書では扱いきれない現場の知見を、著名な実践家から直接学べる貴重な機会です。有料コンテンツを無料で公開するこの動きは、教育リソースの民主化という点で非常に意義深いです。
本日、実践者による「Mastering LLMs」という一連のワークショップと講演を公開します。評価（evals）、検索拡張生成（RAG）、ファインチューニングなどに関するトピックを取り扱っています。このコースがユニークな理由は以下の通りです。
情報検索、機械学習、推薦システム、MLOps、データサイエンスの専門家である業界のベテラン 25 名以上によって講義されます。これらの先行技術が LLM にどのように適用され、意味のある優位性をもたらすかについて議論します。
AI プロダクトを構築する人々に関連する応用的なトピックに焦点を当てています。
無料で誰でも受講可能です。
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私たちは、人気の有料コースからの講演を整理し、注釈を加えました。1 これは、LLM に関するある程度の経験を持ち、AI プロダクトの改善方法についてガイダンスを必要とする技術的な個別貢献者（エンジニアやデータサイエンティストを含む）向けの調査コースです。
登壇者には、ジェレミー・ハワード、ソフィア・ヤン、サイモン・ウィリソン、JJ アレイール、ウィン・リアン、マーク・サロイム、ジェーン・シュウ、ジェイソン・リュー、エマニュエル・アメサン、ヘイリー・ショルコフ、ジョン・ホイタカー、ザック・ミュラー、ジョン・ベリーマン、ベン・クラヴィエ、アビシェク・タクール、カイル・コービット、アンクル・ゴヤル、フレディ・ブルートン、ジョ・バーグム、ユーゲン・ヤン、シュレイヤ・シャンカル、チャールズ・フライ、ハメル・フサイン、ダン・ベッカーらが含まれます。
コースから最大の価値を引き出すために
前提知識
このコースでは LLM に関する基本的な知識を前提としています。経験がない場合は、「A Hacker's Guide to LLMs」の視聴をお勧めします。また、ファインチューニングに興味がある場合は、「Instruction Tuning llama2」のチュートリアルも推奨します。2
教材のナビゲーション
このコースには40時間以上のコンテンツが含まれています。これらを効果的に活用するために、以下を提供しています:
分野別による整理：評価（evals）、RAG（Retrieval-Augmented Generation）、ファインチューニング、アプリケーション構築、プロンプトエンジニアリング。
章ごとの要約：各講義のトピックを素早く確認し、必要な箇所へスキップできます。
ノート、スライド、リソース：講義で使用された資料や、さらに学習を進めるためのリソースです。詳細なノートも用意されていることが多くあります。
始めるには、このページにアクセスして興味のあるトピックを探してください。自分に関係ないセクションは飛ばしても構いません。各分野内の講義は、学習体験を向上させるように整理されています。最も関連性の高いコンテンツに集中し、必要に応じて深く掘り下げるために設計された章の要約、ノート、リソースを確認することを忘れないでください。これは概説コースであり、コードへの深い没入よりもトピックの紹介に焦点を当てています。理解を確固たるものにするため、学んだことを個人的なプロジェクトに応用することを推奨します。
受講生の声
このコースを受講した学生からの推薦文をご紹介します3:
サニヤム・ブータニ氏、Meta パートナーエンジニア
2017 年には fastai がディープラーニングの世界を変えた魔法のような時代がありました。このコースは、非常に実用的な知識を大規模言語モデル（LLM）に拡張することで、それと同じことを成し遂げています。一流の教師が、無駄のない知識を教えます。
Laurian、フルスタック計算言語学者
このコースは伝説的であり、今もそうであり、Discord のコミュニティは素晴らしいです。私はこのレッスンを二度経験しましたが、自分のデプロイで実際にこれらの問題に直面したときに得られる多くのニュアンスがあるため、もう一度行う必要があります。
Andre、CTO
素晴らしい！LLM に対する意見のある視点から、ツールからファインチューニングまで。最高の講義とアドバイスを提供する素晴らしいスピーカーたち！ウェブ上のどこにもない、多くの実生活の経験やヒントが、この素晴らしいコース/ワークショップ/カンファレンスに詰め込まれています！これを可能にした Dan と Hamel に感謝します！
Marcus、ソフトウェアエンジニア
「LLM の習得」カンファレンスは、ベースモデルのファインチューニングを行う時期や評価スイートの構築、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）の使用タイミングについて私が持っていたいくつかの重要な疑問に答えました。セッションは、カスタム LLM を構築・デプロイする際に関わる技術的な課題と考慮事項についての貴重な概要を提供しました。
Ali、シニアフェロー兼創設者、SCTY
カンファレンスとなったこのコースは、その専門性（および分野への貢献）が彼らの精神の寛大さによって凌駕されることのない、著名な実践家たちのラインナップで満たされています。
Lukas、ソフトウェアエンジニア
同じトピックを異なるアプローチから取り上げ、特定のワークフローを賞賛したり批判したりする多様なスピーカーの数は膨大であり、これが極めて価値あるものとなっています。特にオンライン上の情報の多くは、背後に商業製品を開発している人々によって作成されているため、ファインチューニングや RAG（Retrieval-Augmented Generation）、オープンソース LLM（Large Language Model）、OpenAI の LLM などに偏りがちです。このような多様な意見がこれほど凝縮されているのは非常に稀なことです。ありがとうございます！
コースウェブサイト
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期待できること:
- LLM に関する最新の洞察を含む不定期なメール
- 新しいコンテンツへの早期アクセス
- スパムなし、正直な思考と発見のみ
脚注
https://maven.com/parlance-labs/fine-tuning。最初の受講生グループには 2,000 名以上が在籍しました。オリジナルコースに支払いを行った学生は、教材への早期アクセス、オフィスアワー、 generous な計算リソースクレジット、そして活気ある Discord コミュニティへの参加権を得ていました。↩︎
モデルに対するインストラクションチューニング（Instruction Tuning）は、たとえファインチューニングを行う予定がなくても、非常に有用な教育経験であることがわかりました。なぜなら、(1) オープンウェイトモデルの扱い (2) 合成データの生成 (3) プロンプト管理 (4) ファインチューニング (5) および予測の生成といったトピックに慣れることができるからです。↩︎
これらの証言は https://maven.com/parlance-labs/fine-tuning から引用されています。↩︎
原文を表示
Today, we are releasing Mastering LLMs, a set of workshops and talks from practitioners on topics like evals, retrieval-augmented-generation (RAG), fine-tuning and more. This course is unique because it is:
Taught by 25+ industry veterans who are experts in information retrieval, machine learning, recommendation systems, MLOps and data science. We discuss how this prior art can be applied to LLMs to give you a meaningful advantage.
Focused on applied topics that are relevant to people building AI products.
Free and open to everyone
.
We have organized and annotated the talks from our popular paid course.1 This is a survey course for technical ICs (including engineers and data scientists) who have some experience with LLMs and need guidance on how to improve AI products.
Speakers include Jeremy Howard, Sophia Yang, Simon Willison, JJ Allaire, Wing Lian, Mark Saroufim, Jane Xu, Jason Liu, Emmanuel Ameisen, Hailey Schoelkopf, Johno Whitaker, Zach Mueller, John Berryman, Ben Clavié, Abhishek Thakur, Kyle Corbitt, Ankur Goyal, Freddy Boulton, Jo Bergum, Eugene Yan, Shreya Shankar, Charles Frye, Hamel Husain, Dan Becker and more
Getting The Most Value From The Course
Prerequisites
The course assumes basic familiarity with LLMs. If you do not have any experience, we recommend watching A Hacker’s Guide to LLMs. We also recommend the tutorial Instruction Tuning llama2 if you are interested in fine-tuning 2.
Navigating The Material
The course has over 40 hours of content. To help you navigate this, we provide:
Organization by subject area: evals, RAG, fine-tuning, building applications and prompt engineering.
Chapter summaries: quickly peruse topics in each talk and skip ahead
Notes, slides, and resources: these are resources used in the talk, as well as resources to learn more. Many times we have detailed notes as well!
To get started, navigate to this page and explore topics that interest you. Feel free to skip sections that aren’t relevant to you. We’ve organized the talks within each subject to enhance your learning experience. Be sure to review the chapter summaries, notes, and resources, which are designed to help you focus on the most relevant content and dive deeper when needed. This is a survey course, which means we focus on introducing topics rather than diving deeply into code. To solidify your understanding, we recommend applying what you learn to a personal project.
What Students Are Saying
Here are some testimonials from students who have taken the course3:
Sanyam Bhutani, Partner Engineer @ Meta
There was a magical time in 2017 when fastai changed the deep learning world. This course does the same by extending very applied knowledge to LLMs Best in class teachers teach you their knowledge with no fluff
Laurian, Full Stack Computational Linguist
This course was legendary, still is, and the community on Discord is amazing. I’ve been through these lessons twice and I have to do it again as there are so many nuances you will get once you actually have those problems on your own deployment.!
Andre, CTO
Amazing! An opinionated view of LLMs, from tools to fine-tuning. Excellent speakers, giving some of the best lectures and advice out there! A lot of real-life experiences and tips you can’t find anywhere on the web packed into this amazing course/workshop/conference! Thanks Dan and Hamel for making this happen!
Marcus, Software Engineer
The Mastering LLMs conference answered several key questions I had about when to fine-tune base models, building evaluation suits and when to use RAG. The sessions provided a valuable overview of the technical challenges and considerations involved in building and deploying custom LLMs.
Ali, Principal & Founder, SCTY
The course that became a conference, filled with a lineup of renowned practitioners whose expertise (and contributions to the field) was only exceeded by their generosity of spirit.
Lukas, Software Engineer
The sheer amount of diverse speakers that cover the same topics from different approaches, both praising and/or degrading certain workflows makes this extremely valuable. Especially when a lot of information online, is produced by those, who are building a commercial product behind, naturally is biased towards a fine tune, a RAG, an open source LLM, an open ai LLM etc. It is rather extra ordinary to have a variety of opinions packed like this. Thank you!
Course Website
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Footnotes
https://maven.com/parlance-labs/fine-tuning. We had more than 2,000 students in our first cohort. The students who paid for the original course had early access to the material, office hours, generous compute credits, and a lively Discord community.↩︎
We find that instruction tuning a model to be a very useful educational experience even if you never intend to fine-tune, because it familiarizes you with topics such as (1) working with open weights models (2) generating synthetic data (3) managing prompts (4) fine-tuning (5) and generating predictions.↩︎
These testimonials are taken from https://maven.com/parlance-labs/fine-tuning.↩︎
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