話し方
Open Academy
無料
入門 / teaching and education, educational technology, MIT
4.8
(9)
このコースは、重要な場面でのスピーキング能力を向上させるためのいくつかのルールを学ぶことに焦点を当てています。学習者は面接、論文審査、口述試験など、さまざまな状況における効果的な発表方法を身につけることができます。
入門
teaching and education, educational technology, MIT
"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。
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
K2.5の発表を
K3が登場した今見るべき理由
NVIDIA GTC 2026で、Kimi創業者の楊植麟はK2.5を出発点としてトークン効率、ロングコンテキスト、マルチエージェントを説明し、Kimi Delta AttentionとAttention Residualsへと続く選択を直接紹介します。
K3の性能表だけを見るのではなく、その結果が出る前から続いてきた技術的なロードマップをInflearnで韓国語で確認してみてください。
* 2026年7月22日時点。 1,372万は動画の再生数ではなく、発表全体を収めたXの投稿の表示回数です。重複した表示が含まれる場合があり、ユニーク視聴者数や動画の完走数を意味するものではありません。
K3がすべての評価で1位のモデルというわけではありません。
それでも注目されている理由は、オープンモデルがクローズドなフロンティアモデルと同等の競争圏に入り、長時間のエージェント作業においても強みを見せたからです。
発売直後の基準でArtificial Analysis総合3位(2026.07.17)、AA-Briefcase 2位とAgent Arena 4位(2026.07.21)を記録しました。順位は今後変動する可能性があります。KimiはK3を初のオープン3T級モデルとして発表しており、2026年7月22日現在、全重みは7月27日に公開予定です。
総合評価 · 長期知識作業 · Agent Arena · K3公式発表
Kimiも全体的な性能とユーザーエクスペリエンスにおいては、最上位のクローズドモデルと差があることを認めています。コストと速度もまた、タスクや設定によって異なります。重要なのは、単にモデルを大きくすること以外に、複数のボトルネックをどのような順序で解消し、フロンティア級の競争圏に到達したかということです。
発表が直接提示する3つのスケーリングは、トークン効率、コンテキスト長、エージェント数です。
ここに併せて紹介、あるいは予告されたモデルの深さとマルチモーダル研究を加えれば、K2.5からK3まで続く技術的ロードマップが見えてきます。
トークン効率 · Muon optimizerとQK-Clipで、トークンあたりの学習効率と大規模学習の安定性を高めます。
Sequence scaling · Kimi LinearとKimi Delta Attentionで、長いコンテキストの計算とメモリのボトルネックに対処します。
Depth scaling · Attention Residualsにより、入力に応じて前の層の表現を選択することで、モデルの深さ方向における情報の希釈を抑えます。
Agent scaling · Agent SwarmとPARLでタスクを並列サブエージェントに分割し、再び統合します。
Modality scaling · ネイティブマルチモーダル学習とEarly Fusionにより、ビジョンを実際のコーディングやエージェントのタスクに活用します。
トークン・コンテキスト・エージェントのスケーリングを説明し、KDAは長いコンテキストの研究として紹介し、AttnResは次世代構造として予告します。
KDAとAttnResをベース構造として採用し、疎なMoEと学習・推論技術を加えて2.8T規模に拡張します。
* この講演はK3の全体解説ではありません。KDAとAttnResもK2.5モデルに適用されたとは説明していません。発表で紹介・予告された後、K3で採用された流れを扱っています。Stable LatentMoE、Quantile Balancingなど、K3で追加された詳細な技術は講演の範囲に含まれません。
> K3公式技術ブログを見る
K2.5の機能を羅列する発表ではありません。
同じトークンからより多くを学ぶ方法、
長いコンテキストに対応する構造、
複数のエージェントを並列で動かすシステムまで
Kimiが何をスケーリングの問題として捉えたのかを追っていきます。
同じ学習トークンから、いかにより多くを学ぶか?
ロングコンテキストの計算とメモリ負荷をどのように減らすか?
複数のエージェントを同時に実行することと、何が違うのだろうか?
ビジョンとテキストが互いを強化する
オプティマイザー、線形アテンション、RL報酬関数 —
容易ではないテーマであるだけに、インフランが言語と技術の壁を低くしました。
学習エージェント(BETA)は現在再生中の動画を理解し、
動画の文脈に基づいて回答します。
学びの流れを止めないよう、プレイヤーの横で一緒に学習してみてください。
英語で行われたGTCの発表を韓国語AI字幕とともに提供します。
発表の流れはそのままに、最も使い慣れた言語で学習してください。
K3の全体解説ではなく、K3を可能にした問いがどのような順序で登場したかを示すGTCの発表です。
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。
4,016
受講生
24
受講レビュー
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。
全体
1件 ∙ (39分)
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