01. ChatGPTの裏側！LLMエンジニアリングの世界へようこそ

AIの世界って、ものすごい速さで進化していますよね！ChatGPTやClaudeのような会話AIを使ったことがある方も多いと思いますが、「これってどうやって作るんだろう？」って思ったことはありませんか？

実は、これらのAIの裏側で動いている「大規模言語モデル(LLM)」を自分でカスタマイズしたり、実際にサービスとして動かしたりする技術があるんです。それが「LLMエンジニアリング」と呼ばれる分野なんですよ。

今回は、このLLMエンジニアリングの世界に飛び込むための認定プログラムについてご紹介します。これは、というチームが作った実践的なプログラムで、理論だけじゃなく、実際に企業が現場で使っている技術を学べる内容になっているんです。

プログラムを作った人たちって？

このプログラムを作ったのは、のチーム。創設者の博士をはじめ、実際にAIシステムの設計、カスタマイズ、評価、実装に何年も携わってきたエンジニアや研究者、教育者のグループなんです。

彼らが大切にしているのは、「本当に現場で使える知識」を教えること。抽象的な理論じゃなくて、実際に大規模言語モデルを実用化するための具体的な方法を学べるように設計されているんですよ。

最近のAIアプリケーションって、ただ「良い質問の仕方」を考えるだけで作られているわけじゃないんです。その背後にある「頭脳」、つまりLLM自体をカスタマイズできる技術が必要なんですよね。

このプログラムでは、大きく分けて2つのことを学びます。

まず、オープンソースの基盤モデルを自分の用途に合わせてカスタマイズする方法です。「ファインチューニング」と呼ばれる技術なんですが、これによってLLMが自分のドメイン（専門分野）やデータ、ユーザーのニーズを理解できるようになるんです。

Hugging Face、DeepSpeed、Axolotlといった実際の業界ツールを使って作業するので、今日のAIチームが本番環境で使っているものと同じ経験を積めます。

良いモデルを作るだけじゃ不十分なんです。最高のLLMエンジニアは、それを支えるインフラも理解しています。効率的にトレーニングして、コスト効率よく実装して、大規模なパフォーマンスを監視する方法を知っているんですね。

だから、このプログラムではSageMaker、Bedrock、vLLMなどを使った実践的なクラウドエンジニアリングスキルも身につけられます。

実は、AI関連の求人を調査したところ、なんと70%がクラウドの専門知識を必要としていることがわかったんです。AWS、GCP、Azureのいずれかのプラットフォームですね。

そのため、このプログラムはモデルのトレーニングだけじゃなく、実際の環境でLLMを実装、監視、スケーリングするために必要なクラウドスキルも構築できるようになっています。

LLMをカスタマイズして実装できることを証明する最良の方法は？そう、実際にやってみせることですよね！

このプログラムの各キャップストーンプロジェクト（総仕上げのプロジェクト）は、ポートフォリオグレードになるように設計されています。つまり、採用担当者や協力者、将来のクライアントと共有できる作品になるということ。

これが他のプログラムと違うところなんです。実際の、実証可能な作品に裏付けられた認定なんですよ。

このプログラムは自分のペースで進められる形式で、9週間分のレッスン、コードの解説、プロジェクトのチェックポイントで構成されています。

各週はLLMライフサイクルの1つの部分に焦点を当てていて、動画、実践的な演習、最終プロジェクトに向けて段階的に進むガイド付きの例があります。

テンプレート、評価基準、実際の本番システムで使われているベンチマークにもアクセスできるので、「現場で通用する」スキルが身につくんです。

まだやっていない方は、準備状況チェックから始めるのがおすすめです。Python、Hugging Face、機械学習の基礎に慣れているかを確認する簡単な自己評価なんですよ。

また、Discordコミュニティへの参加もお忘れなく。そこでは、メンター、質問、一緒に学んでいる他の人々と進捗を共有できます。学習って、一人より仲間がいた方が楽しいですからね！

このプログラムの終わりまでに、大規模言語モデルがどのように機能するかを理解するだけじゃなく、主要なAIチームが信頼している同じツールを使って、自信を持ってカスタマイズ、最適化、実装する方法を知ることができます。

AIの世界は広大で、時に難しく感じることもあるかもしれません。でも、一歩ずつ、実践的に学んでいけば、必ず道は開けます。

によるLLMエンジニアリング認定プログラムは、その最初の一歩を踏み出すための素晴らしい場所です。理論と実践、知識とスキル、個人学習とコミュニティサポート、すべてがバランス良く組み合わされているんですよ。

さあ、一緒にLLMエンジニアリングの世界を探検してみませんか？