【長期配信】大規模言語モデル(Open AI, Chat GPT4 )の脅威と可能性 ~コンプライアンス業務は如何に自律化されるか~ |
受講区分 | オンライン |
---|---|
開催日時 | 2023-07-10(月) 13:00~13:00 |
講師 |
Front-IA(株式会社フロンティア) 正田 洋平 氏 代表取締役 小田切 洋介 氏 執行役員ディレクター
【正田 洋平 氏】 |
概要 | ※サンプル動画は全編の内容です▲ <font color="red">※本セミナーは2023/07/07に開催・収録したリバイバル配信の【第1部】(60分)のみを抜粋した長期配信セミナーです。</font> OpenAI/ Chat GPT4の登場により世界中でAIへの注目が集まっています。本研修はこのLLM(大規模言語モデル)の劇的な進化とは何なのか、結局何が凄いのかをキャッチアップするとともに、コンプライアンス領域における大規模言語モデルの応用可能性と活用例を交えて学びます。 <a href="https://www.front-ia.com/gpt/">大規模言語モデル(ChatGPT等)とは(講師企業ページに移動します)</a> 【本セミナーで得られること】 ・「大規模言語モデルって結局なんですごいの?」と思われている方は、キャッチアップができます。 ・コンプライアンス領域における大規模言語モデルの応用可能性とサービス例を知ることができます。 【推奨対象】 金融機関の内部監査部門の責任者、DX企画担当者、実務担当者 金融機関のリスク管理、コンプライアンスのDX企画担当者 |
詳細 |
1.大規模言語モデルの劇的な進化 (1)OpenAIのGPTショックを振り返る (2)GPTの基礎理論:マルコフ連鎖とTransformer (3)Grokking:過学習の末の汎化性能 2. GPT-4の脅威:ヒトの価値とは何か (1)GPT-4に比べると、ChatGPTはオモチャ (2)言語学の観点からGPT-4のすごさを考えてみる (3)GPT-4の「知性」とヒトの「価値」 3.自然言語で世界をシミュレーションする (1)実世界をシミュレーションする難易度:単純化と精度のトレードオフ (2)猫とルンバの相互作用をシミュレーションする (3)抽象的言語オブジェクトによる自然言語演算 4.自然言語演算を利用したコンプライアンスの自律化 (1)アジャイルガバナンスを社会実装するうえでのボトルネック (2)動的規制対応の試み:OSCAL 自然言語→機械語 (3)コンプライアンスの未来を覗き見る:自然言語演算による自律コンプライアンス (4)サービス実装例:X-RegulationのWizardシリーズ |
お問合わせ |
株式会社セミナーインフォ セミナー運営事務局 TEL : 03-3239-6544 FAX : 03-3239-6545 E-mail : customer@seminar-info.jp |