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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 Keynote

"1兆パラメータモデルはいかにして学習されるのか" 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にて日本語でご覧ください。 トークン効率2倍 ・ 100万トークンコンテキスト ・ 1,000エージェントスウォーム オープンソースLLMの次なる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。

3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

  • 私たちのチームのLLM学習/ファインチューニングが不安定な時、「オプティマイザの問題なのか、それともアーキテクチャの問題なのか」を区別し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(Full Attention)の代わりにKimi Linearなどの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、「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

  • Optimizer、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設計に関心のあるバックエンド・AIサービス開発者

  • オープンソースLLMの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、よりスムーズに理解できます。

  • 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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受講レビュー

4.9

講座評価

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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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