はじめに

概要

初日には、異なるモデルが異なる質問に答えることができることを学びました。つまり、質問や目標、仮説に応じて、異なる種類のモデルを開発する必要があるということです。本日の目標は、特定のプロジェクトの詳細に基づいてモデルを最適に開発する方法を検討することです。

本日のチュートリアルでは、良い質問と目標の立て方、文献レビューの方法、必要な要素の特定、評価したい仮説の設定というステップに焦点を当てます。これらのステップは、列車錯覚（train illusion）という単純な現象に焦点を当てたプロジェクトを使って示します。まず現象を紹介し、その後各ステップのガイドを提供します。グループは自身のプロジェクトについて考え、それぞれのステップの質問に対する答えを作成します。さらに、大規模言語モデルを用いたオンラインのプロジェクトプランナーを紹介し、これにより回答に対するフィードバックを得て、プロジェクト全体の計画を反復的に作成できます。プロジェクトの種類によってはステップの順序が異なる場合もありますが、最終的にはすべてのステップを完了する必要があります。

モデリングの方法は、体系的に教えられることはほとんどありません。本ガイドとプロジェクトプランナーはモデリングへの唯一のアプローチではありませんが、重要な要素を見落とさないための一つの方法です。すべてのステップを踏むことで、最終的に伝えるべき要素を明確に考えているため、論文の発表もずっと容易になります（後述の「Abstract」セクションを参照）。

# @title Install and import feedback gadget


from vibecheck import DatatopsContentReviewContainer
def content_review(notebook_section: str):
    return DatatopsContentReviewContainer(
        "",  # No text prompt
        notebook_section,
        {
            "url": "https://pmyvdlilci.execute-api.us-east-1.amazonaws.com/klab",
            "name": "neuromatch_cn",
            "user_key": "y1x3mpx5",
        },
    ).render()


feedback_prefix = "W2D1_Intro"

# @title Submit your feedback
content_review(f"{feedback_prefix}_Video")