MITで行われたAIに関するディープラーニングの授業では、次世代の専門家となる学生たちが様々な知識を学んでいます。学生たちにAIの基礎を教えるなか、Googleの研究グループリーダーであるピーター・グラボウスキー氏は、LLM（大規模言語モデル）研究の重要性を語り、モデルが持つべきパラメータの数の多さや、データセットの多様性がいかに重要かを解説しました。
また、舞台を同じくしたマシーンラーニング科学者であるマクシム・ラボンヌ氏は、よりパラメータの少ない新しい型の「リキッドネットワーク」の開発段階について話しました。これらは実際の企業ITに多大な影響を与える可能性があると言います。
技術の学問がビジネスの世界に与える影響や、AIがどのように進化し続けているのかを、現場の研究者から直接学ぶこの授業から、多くの示唆を得ることができます。高校生から業界の専門家まで、私たちの未来を考えるヒントがここにあります。
出典 : Exploring Practical LLM Research In Class At MIT https://www.forbes.com/sites/johnwerner/2025/01/10/exploring-practical-llm-research-in-class-at-mit/
