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How We Scaled Kimi K2.5 : 1兆パラメータモデルの学習の秘訣 | GTC 2026 基調講演

"1兆パラメータモデルはどのように学習されるのか" GTC 2026、Moonshot AIがステージで直接公開した Kimi K2.5のスケーリング戦略をInflearnで韓国語でご覧ください。 トークン効率2倍 ・ 100万トークンコンテキスト ・ 1,000個のエージェントスウォーム オープンソースLLMの次のステップがここにあります。 * この講義はKimiを開発したMoonshot AIとInflearnの公式コラボレーションにより、無料で公開されます。

134名 が受講中です。

難易度 初級

受講期間 無制限

LLM
LLM
AI Agent
AI Agent
LLM
LLM
AI Agent
AI Agent

受講後に得られること

  • チームのLLM学習・ファインチューニングが不安定な際、"オプティマイザの問題なのかアーキテクチャの問題なのか"を切り分けて原因を特定できる診断基準

  • ロングコンテキストが必要なプロジェクトにおいて、フルアテンションの代わりにKimi Linearのような代替案を検討すべきか判断するためのアーキテクチャ比較基準

  • マルチエージェントシステムを設計する際に、"サブエージェントをいくつ、どのように分割するか"と報酬設計(完了率・並列実行の誘導)をそのまま適用できる設計テンプレート

  • ビジョン+テキストモデルを導入・評価する際、"なぜこのモデルが特定のベンチマークで強いのか"をアーキテクチャレベルで説明できる根拠

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 最新のLLM学習・スケーリング手法をキャッチアップしたいAIエンジニア・リサーチャー

  • オプティマイザ、Attentionなどモデルの内部構造が気になるMLエンジニア

  • マルチエージェントシステムの設計に関心があるバックエンド・AIサービス開発者

  • オープンソースLLM導入を検討中のテックリード・CTO

  • GTCのようなグローバルカンファレンスの発表を韓国語で快適に視聴したい方

前提知識、
必要でしょうか?

  • トランスフォーマーやアテンションなどのディープラーニングの基本概念を知っていれば、ずっとスムーズです。

  • AIモデルがどのように学習されるかを知っていれば、受講できます。

こんにちは
Open Academyです。

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24

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4.9

講座評価

231

講座

"言語が学習の障壁にならないように。"

世界有数の機関による公開講座をお届けします。
翻訳と字幕作業を通じて、すべての学習者が言語の壁を感じることなく講義を受けられるようサポートします。

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