大規模言語モデル（LLM）の技術や社会実装について話せます

■背景
今のLLMが登場する前から、BERT等のLMを用いた研究や社会実装に取り組んで参りました。
LMやLLMの開発（事前学習含む）から説明可能なAI（XAI）による可視化、解析、ニューラルシンボリックAIの社会実装などの経験があります。

■話せること
・LLMの社会実装プロジェクトにおけるゴール・マイルストーン設定
・LLMプロジェクトにおけるアンチパターン
・LLMの技術的な概要
・LLMの学習手法
・LLM、LM、API型LLMの違いと使い分け
・ハルシネーションを始めとするLLMの課題と対処アプローチ
・LLMを活用したシステムの設計
（RAG、ルールベースとの掛け合わせ、アンサンブル、2ステージのアプローチ、継続事前学習・ファインチューニング・インコンテキストラーニングの使い分け、langchainやllamaindex等のライブラリの活用、gptにおけるfunction callingの活用、GPT-4-Vについてなど）