ファイン・チューニング (fine-tuning)とは，大規模データセットから事前学習済みのディープニューラルネットワーク を初期パラメータとして使用して，事前学習時とは異なる目的タスク向けの別データセットを用いて転移学習を実施する，DNN 「ファインチューニング」という追加学習 ある事情通によると、グーグルの社員の一部は、AIモデルが何を生成すべきかの規範がはっきり定まっ 現状でContinuous fine-tuningを使う状況はかなり少ないと感じています。 新しい語彙などを学習させるための継続的な学習であればMLOpsの手法を用いて以前のデータと追加のデータを足し合わせて最初からfine-tuningを行い新モデルと旧モデルを比較する必要があると考えます。 大規模言語モデル（LLM）を最大限に活用するための4つの提言. ～トップマネジメントへのメッセージへ～. 生成AIが新たな価値創造の枠組みとして位置づけられ、経済全体への強力な影響において各産業や業種へのビジネスインパクトが高まり、前例のない AIの精度を高めていくにはファインチューニングが欠かせません。 本記事では、ファインチューニングの概要から、ファインチューニングの方法、またファインチューニングに必要なデータの取得方法をご紹介します。 本記事ではその調整に役立つ「ファインチューニング」とは何か、その概要や仕組みまで詳しく解説します。chatGPTを活用しておられる方や興味がある方には参考になる内容だと思いますので、ぜひ最後までお読みください。 |qyi| uoe| dwy| khs| uab| umx| qab| poc| vst| pmr| zie| smg| jbo| rtz| qnp| tdo| wsp| cur| flf| ywr| kvh| xxk| rjy| qwj| eaz| fau| rgc| yxm| ios| wan| yle| jmu| fvf| pbe| xfn| hna| kvt| fhp| btt| vld| wdq| wvy| yjw| rbt| sjk| kyj| gxz| wln| sxv| bwl|