インストラクション・チューニング
インストラクション・チューニングは、AI分野において大規模言語モデル（LLM）をインストラクションとレスポンスのペアでファインチューニングし、人間の指示に従い特定のタスクを実行する能力を高める手法です。...
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Instruction Tuning
AI
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Fine-Tuning
パラメータ効率の高いファインチューニング（PEFT）
パラメータ効率の高いファインチューニング（PEFT）は、AI や自然言語処理（NLP）分野における革新的なアプローチであり、大規模な事前学習済みモデルのパラメータの一部のみを更新することで、特定タスクへの適応を可能にし、計算コストや学習時間を削減し、効率的な運用を実現します。...
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PEFT
Fine-Tuning
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ファインチューニング
モデルのファインチューニングは、事前学習済みのモデルを新しいタスクに適応させるために軽微な調整を行い、データやリソースの必要性を削減します。ファインチューニングが転移学習をどのように活用し、さまざまな手法、ベストプラクティス、評価指標によってNLPやコンピュータビジョンなどの分野で効率的にモデル性能を向上させるかを学び...
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Fine-Tuning
Transfer Learning
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