材料開発LLM勉強会
競争前段階(Pre-competitive)のLLM研究を行うコンソーシアム活動
本勉強会では化学・材料メーカー各社にお集まりいただき、「大規模言語モデル(LLM)を材料研究・開発で使いこなすには?」をテーマに基礎講義と演習を提供します。
第一期ご参加者様より好評をいただいております。
第二期にはより実践的な、ユースケース探索プログラムを開催いたします。
研究会の趣旨
・競争前段階(Pre-competitive)のLLM研究を行う
・参加企業にとって共有資産となる成果を構築する
(各社で協働して知見を出しあう事がメリットになるテーマで検討を行う)成果物
・LLM活用の注意点や課題のレポート・ガイドライン
開催日程
第二期:ユースケース探索プログラム 2024年 10月~2025年 1月
- 10月:キックオフ(各社何名様でも参加可)
- 11~12月:実装(各社上限4名様まで)
- 1月:成果報告会(各社何名様でも参加可)※ 日程詳細は後日ご連絡いたします
※ 実装回はコードが書ける方が望ましいですが、サポートも可能ですのでご相談ください
※ 上限を超えて参加されたい場合は別途ご相談ください
参加費用
1社あたり以下費用となります
ユースケース探索プログラム:100万円/社
第一期にご参加いただいていない方でも第二期にご参加いただけます
※お申込みが開始日(10/15(火))に間に合わない場合は
ご相談ください
プログラム詳細
連絡先
LLM勉強会事務局:llmqparc@qunasys.com
News
Linkedinに投稿しました
LLMは もはや流行ではなくて そのドメインで具体的にどう使いこなすのか?
2024年6月6日5月22日付の化学工業日報に取り上げていただきました
キュナシスがLLM勉強会 材料開発にAI技術適用
2024年5月22日Xに投稿しました
「材料開発LLM勉強会(6月開始)」の参加企業を募集中です!
2024年4月3日本勉強会に関するプレスリリースをいたしました
材料開発フレンドリーなLLMを目指して「材料開発LLM勉強会」の参加企業募集
2024年3月26日本サイトを開設しました
2024年3月18日
参加申込
材料開発LLM勉強会に参加をご希望の方は、
参加お申込書をご記入の上、材料開発LLM勉強会事務局:llmqparc@qunasys.comにお送りください。お申込み内容を確認の上、事務局よりご請求書などをお送りさせて頂きます。
※お申込みが開始日(10/15(火))に間に合わない場合はご相談ください
参加申込書
参加申込書:Docxダウンロード
参加規約: PDFダウンロード
材料開発LLM勉強会
競争前段階(Pre-competitive)のLLM研究を行うコンソーシアム活動
本勉強会では化学・材料メーカー各社にお集まりいただき、「大規模言語モデル(LLM)を材料研究・開発で使いこなすには?」をテーマに基礎講義と演習を提供します。
研究会の趣旨
・競争前段階(Pre-competitive)のLLM研究を行う
・参加企業にとって共有資産となる成果を構築する
(各社で協働して知見を出しあう事がメリットになるテーマで検討を行う)成果物
・材料開発フレンドリーなRAG*
・材料開発フレンドリーなRAGを活用したユースケース整理*RAG=Retrieval-Augmented Generation。下に貼付しているスライドの5~8ページを参照
開催日程
第一期:レクチャープログラム 2024年 6月~9月
- 第1回:6/27(木) 15:00~16:00
- 第2回:7/30(火) 15:00~16:00
- 第3回:8/19(月) 14:00~15:00
- 第4回:9/25(水) 15:00~16:00講義の詳細はこちら※ ハンズオンは別途ご参加者様へご案内
※ 各回講義、ハンズオンの録画を後日配信予定。
※ 講師の先生のご都合により、講義の一部をカットする可能性がございます。
参加費用
1社あたり以下費用となります
レクチャープログラム:100万円/社
プログラム詳細
内容・登壇者
各勉強会は、LLM×材料開発の基礎講義 + RAG構築のハンズオンで実施予定です。
ハンズオンは別途ご参加者様へご案内。
第1回 6/27(木) 15:00~16:00基礎講義
講師(QunaSys)
材料開発 x LLMのオーバービューと事例紹介
LLMやロボティクスとの関係など?(自動実験に向けて)
演習テーマ
RAGなしとRAGありの比較を演習しよう!
第2回 7/30(火) 15:00~16:00基礎講義
講師(東大:村岡 恒輝先生)
LLMを用いた逆問題への応用可能性
人とLLMの協働による分子設計
演習テーマ
RAG×プロンプトチューニングに挑戦しよう!
材料開発の相談役エージェントを作ってみよう!
第3回 8/19(月) 14:00~15:00基礎講義
講師(東工大:畠山 歓先生)
LLM×物性値予測の研究紹介
大規模言語モデルPJにおけるオープンデータの整備状況
演習テーマ
汎用的な質問に対応してくれる
複数のエージェントに相談できるようにしよう!
参加企業
連絡先
LLM勉強会事務局:llmqparc@qunasys.com