A-2 07/27 10:55 ～ 11:35
大規模言語モデル（LLM）を機械学習アプリケーションで活用するための基礎知識と現実的なアプローチ
大規模言語モデル（LLM）のAPIが利用可能になり、これらを活用したアプリケーション開発に注目が集まっています。しかしながら、LLMのAPIだけで実用的なアプリケーションを開発するのは容易ではなく、その他のML技術と組み合わせたアーキテクチャが必要です。本セッションでは、LLMの基礎知識を押さえた上で、現実的なアプローチの一例として、「埋め込み表現」「ベクトル検索」などの技術を組み合わせたアーキテクチャを解説し、Google Cloudで提供されるこれらの技術を組み合わせたアプリケーションのデモをご紹介します。
Ask the Speaker（Q&Aコーナー）を実施する場合は、記載しているセッション終了時間頃より5分程度、同じ配信ページ上で行います。
本セッションは、グーグル・クラウド・ジャパン合同会社様の提供でお送りいたします。
中井 悦司[グーグル・クラウド・ジャパン]
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社
Solutions Architect, Google Cloud
予備校講師、外資系ITベンダー、Linuxディストリビューターを経て、2016年より、Google CloudチームにSolutions Architectとして参画しました。Google Cloudユーザーの技術支援と技術情報の発信を中心に活動しています。主な著書は、「[改訂新版]ITエンジニアのための機械学習理論入門」「JAX/Flaxで学ぶディープラーニングの仕組み」「プログラマのためのGoogle Cloud Platform入門」など。
下田 倫大[グーグル・クラウド・ジャパン]
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社
Google Cloud Japan AI/ML 事業開発部長
Web系企業の研究開発職、データ分析企業のエンジニアマネジャーを経て2017年よりGoogle Cloudのプリセールスエンジニアとして小売業を中心に様々なお客様のクラウド活用の支援を行ってきました。Google Cloudの強みの1つであるAI/MLのビジネス活用を推進すべく2023年1月より現職となります。主な著書は「Google Cloudではじめる実践データエンジニアリング入門[業務で使えるデータ基盤構築]」など。