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X-WR-CALDESC:LLM性能改善の実践知 - Kaggleでの学びを現場に
 活かす思考法
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 活かす思考法
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SUMMARY:LLM性能改善の実践知 - Kaggleでの学びを現場に活か
 す思考法
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/99222
 7?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n✍️イベン
 ト概要\n『Kaggleではじめる大規模言語モデル入門 - 自
 然言語処理〈実践〉プログラミング』の発売を記念し
 て著者のお二人に登壇いただくイベントです。LLMを業
 務で活用しているものの、「精度が上がらない」「ど
 こから改善すべきか」に悩んだことはないでしょうか
 。前半パートでは、4章、5章のLLMの性能改善・軽量化
 ・高速化といったテーマに関して、網羅的な知識と、
 改善の順番・判断の考え方を解説していただきます。
 後半では、Kaggleの課題を題材とした実践経験を通して
 、どのような学びを得て、その学びを実務にどう活か
 しているかについて具体的にお話しいただきます。書
 籍をすでに読んだ方はもちろん、これから手に取る予
 定の方にとっても、内容を実務に落とし込むためのヒ
 ントを持ち帰れるイベントです。\n🧑‍💻こんな方に
 おすすめ\n\nLLMを業務や開発で触っているが、精度・速
 度・コスト改善の引き出しが少ない方\nファインチュ
 ーニング / プロンプトエンジニアリング / 検索拡張生
 成/ 軽量化など手法の使い分けの判断軸がない方\n推論
 時間・メモリ・コストなどの制約を考慮した実践的なL
 LM設計の経験が不足している方\nスキルアップを意識し
 つつも、実践経験をどう積めばよいか分からない方\n\n
 ☑️イベントのゴール\n\nLLMの性能改善のための、考え
 る順番と判断軸についての思考法を持ち帰る\nファイ
 ンチューニング / プロンプトエンジニアリング / 検索
 拡張生成 / 軽量化などを「状況に応じて選ぶ技術」と
 して整理できた\n制約下で次に試すべき改善策（具体
 的なアクション）が明確になる\nKaggleを通じて自身の
 スキルアップにつながるということを知る\n\n🕛タイ
 ムテーブル\n\n\n\n時間\nセッション概要\nスピーカー\n\n
 \n\n\n12:00~12:03\nオープニング\nFindy運営\n\n\n12:03~12:15\n書
 籍紹介\n高野 海斗さん\n\n\n12:15~12:30\n大規模言語モデル
 の性能改善・高速化の解説（4章、5章の解説）\n齋藤 
 慎一朗さん\n\n\n12:30~12:45\nKaggle LLMコンペにおける性能
 改善、高速化の実例Kaggleの経験が実務にどう活きてい
 るか\n齋藤 慎一朗さん\n\n\n12:45~12:55\nQ&A\n高野さん、齋
 藤さん\n\n\n12:55~13:00\nクロージング(バッファ込み)\nFindy
 運営\n\n\n\n※セッション内容は変更の可能性がありま
 す、ご了承ください。\n🎁参加方法とプレゼント企画\
 nURLはお申し込みいただいた方へ視聴用リンクをお渡し
 しています。参加後アンケート回答者の中から抽選で5
 名様へ以下の書籍をプレゼント差し上げます。『Kaggle
 ではじめる大規模言語モデル入門 - 自然言語処理〈実
 践〉プログラミング』\n🎤登壇者\n高野 海斗(@takaito0423
 )クオンツアナリスト資産運用会社で自然言語処理技術
 を活用した投資戦略の開発や業務効率化ツールの開発
 を担当。Kaggle では「LLM - Detect AI Generated Text」コンペで
 単独で金メダルを獲得したほか、さまざまなコンペで
 メダルを獲得。博士（理工学）。大阪公立大学客員研
 究員。人工知能学会企画委員（コンペ担当）。主に1、
 3章を執筆。\n齋藤 慎一朗(@sinchir0)Sansan株式会社研究開
 発部 シニアリサーチャーSansan 株式会社研究開発部シ
 ニアリサーチャー。業務ではファインチューニングし
 た LLM を活用したプロダクト改善に従事。Kaggle では「M
 AP - Charting Student Math Misunderstandings」コンペで金メダル
 を獲得したほか「The Learning Agency Lab - PII Data Detection」
 コンペや「LMSYS - Chatbot Arena Human Preference Predictions」コ
 ンペにて銀メダルを獲得。LLM の技術記事を多く投稿。
 Kaggle Competitions Master および Notebooks Master。『Kaggle では
 じめる大規模言語モデル入門　～自然言語処理〈実践
 〉プログラミング～』の主に 4、5、10 章を執筆。\n⚠
 ️諸注意\n\n参加用リンクは開催当日、参加確定者にTEC
 H PLAY経由で通知します。\nエージェントの方や営業目
 的でのイベントの参加はご遠慮ください。\n性別/性的
 指向/障碍の有無/人種/宗教/年齢/容姿/体格/技術の選択
 に関わりなく、 誰もが気持ちよく参加できるようにご
 協力ください。\n当イベントの内容およびスケジュー
 ルは、予告なく変更となる場合があります。予めご了
 承ください。\nイベント参加時に入力いただいた情報
 は、以下に基づき扱います。ファインディ株式会社 プ
 ライバシーポリシー\n\n📣主催・運営\nファインディ株
 式会社\n\nIT/Webエンジニアの転職サービス「Findy」 :独
 自のアルゴリズムを用いてエンジニアのスキルを可視
 化し、ハイスキルなエンジニアと企業をマッチングす
 る転職サービスです。登録エンジニアは12万人を突破
 、登録企業数は約1\,100社、スタートアップ企業を中心
 にDXを推進したい大手企業まで幅広い企業に導入して
 いただいております。\nハイスキルなフリーランスエ
 ンジニア紹介サービス「Findy Freelance」 :ハイスキルな
 フリーランスエンジニアと企業の業務委託案件のマッ
 チングサービスです。「Findy」同様にGitHubを解析した
 独自アルゴリズムを用いたスキル評価をもとに、単価
 保証の案件を紹介しています。登録エンジニア数は5万
 人を突破し、スタートアップ企業を中心にDXを推進し
 たい大手企業まで1\,500社以上に導入いただいておりま
 す。\nエンジニア組織の開発生産性可視化・向上SaaS 「
 Findy Team+」 :特許取得の独自技術を用いて、GitHub、GitLab
 、Bitbucket、Backlog、Jiraなどを解析し「Four Keys」や「SPACE
 」といった指標やフレームワークに基づき、開発のア
 クティビティ・効率・クオリティやエンゲージメント
 などを多面的に可視化することで、開発生産性・開発
 者体験向上をサポートしています。\n開発ツールのレ
 ビューサイト「Findy Tools」：開発ツールに特化したレ
 ビューサイトです。第三者の視点で実際にツールの選
 定を行った企業の生の声を集めることで、ツール選定
 に関する不安を解消し、導入検討に必要な情報を提供
 します。\n
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