✍️イベント概要

『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ついて、実務でつまずきやすいポイントや、改善の順番・判断の考え方を実践ベースで解説いただきます。
後半では、Kaggleの課題を題材とした実践事例を通じて、制約のある環境の中でどのような判断を行い、どのような結果につながったのかを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。

🧑‍💻こんな方におすすめ

• LLM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
• 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
• 推論時間・メモリ・コストなどの制約を考慮した実践的なLLM設計の経験が不足している方
• 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

☑️イベントのゴール

• LLM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
• 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
• 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
• Kaggle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

🕛タイムテーブル

時間	セッション概要	スピーカー
12:00~12:03	オープニング	Findy運営
12:03~12:15	書籍紹介	高野 海斗さん
12:15~12:30	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）	齋藤 慎一朗さん
12:30~12:45	Kaggle 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	齋藤 慎一朗さん
12:45~12:55	Q&A	高野さん、齋藤さん
12:55~13:00	クロージング(バッファ込み)	Findy運営

※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。

🎁参加方法とプレゼント企画

URL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』

🎤登壇者

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。

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「MAP - 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。

⚠️諸注意

• 参加用リンクは開催当日、参加確定者にTECH PLAY経由で通知します。
• 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。
• 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。
• 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。
• 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。
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📣主催・運営

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