LLMを使って複雑なトピックを学習する方法

私の知る多くのエンジニアは、PoC（概念実証）、社内ツール、ダッシュボードの構築、さらには新しいことの学習など、さまざまな機能に生成AIを使用しています。個人的には、LLMが物事を説明するスタイルは、フォローするのが難しいと感じています。あまりにも単純すぎ、使用される絵文字の数によっては、少しイライラすることもあります。データセンターの構築を遅らせる可能性のある新しいAIのボトルネックを分析していたとき、チップ製造の多くの側面について私が知らないことに気づきました。ウェブをサーフィンしていて、ファブでチップを構築するプロセスをガイドしてくれるゲームがあればどうだろうかと思いました。ゲーム内のオブジェクトと概念をマッピングできるので、この方法で学習すればきっと定着するでしょう。そこで、試してみることにし、実際に非常にうまくいきました。 フロー AIにトピックの説明を求めるだけでなく、以下のフローを使用しています。 プランモード（CCまたはOpenCodeを使用）で、モデルにXトピックの基礎知識を構築するように依頼します。 前のステップで構築した知識ベースの正確性をレビューするように依頼します。 次に、それを低ポリゴンで、Rollercoaster Tycoonのようなアニメーションでシミュレーションするように依頼します。 ページが大小両方の画面で表示されるようにしたり、いつでもフローを停止できるコントロールを追加したりするなど、いくつかのUX要素も追加します。 その後、新しいリポジトリにプッシュし、GitHub Pagesを有効にします。 結果 得られるのは、100%正確で幻覚のない美しいアニメーションです。私にとって、この方法はGoogleで見つける無限の資料を読んだり、言語モデルが吐き出す箇条書きリストを消化しようとしたりするよりもはるかに効果的です。私は特にチップ構築の学習のためにこれを行い、このウェブサイトの下で公開しました：ChipTycoon。砂が収集される瞬間から、チップが最終的に完成しデータセンターに届けられる瞬間まで、そのプロセスをカートでたどることができます。視覚的には、カートをたどってその変化を見ることができます。低ポリゴンなので、詳細は欠けているかもしれませんが、製造プロセスに必要な多くのステップを経たときに製品がどのように変化するかを示す良い指標となります。 さらなる改善方法 低ポリゴンデザインでは、石英砂の山が炉を出た後に何が起こったのかを実際に視覚化するには想像力がかかりすぎるとします。これをより現実的な表現に変えるには、私のスキルである画像を3Dオブジェクトに変換する能力を使用して、結果のオブジェクトをシミュレーションにマッピングできます。これにより、より正確なデザインが得られます。また、シミュレーションにチャレンジを追加することもできます。チップ製造プロセスの前のステップに関する質問に答えようとすることは、知識を大幅に保持するのに役立ちます。さらに学習を深めるための直感的なパズルも追加してください。 私が作成した他のページをチェックしてください： ロケットエンジンの作り方 LLMの仕組み F1エンジンの作り方 EUVマシンの作り方