マルチモーダルLLMで複雑な画像を攻略：AOAIでGPT-4oをFine-tuning - Insight Edge Tech Blog

2024/12/02 13 users マルチモーダルLLM LLM 藤村 GPT-4o ドキュメント

はじめに Insight EdgeのLLM Engineerの藤村です。 昨今、企業のDX推進に伴い、社内に蓄積された大量の画像データや文書の効率的な活用が求められています。弊社では、実務でLLMを活用する際、画像や表形式、複雑な図を含むドキュメントの理解が大きな課題となっています。この課題は多くの企業でも同様に直面していると... 続きを読む

【サーベイ論文まとめ】RAG(Retrieval-Augmented Generation) - Qiita

2024/06/19 16 users Rag Qiita abs Inference https

『Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey(以下、RAG Survey論文と表記)』の内容について以下、取りまとめました。 https://arxiv.org/abs/2312.10997v5 概要 RAG研究のまとめ RAG Survey論文 Fig.1 上記では、RAGの研究が「Fine-tuning」・「Pre-training」・「Inference」の3種類に分類... 続きを読む

作るだけなら簡単なLLMを“より優れたもの”にするには　「Pretraining」「Fine-Tuning」「Evaluation & Analysis」構築のポイント

2023/12/05 10 users LLM evaluation Analysis ゴミ 構築

より優れたLLMを作るために必要なこと 秋葉拓哉氏：めでたくFine-Tuningもできた。これけっこう、びっくりするかもしれません。コードはさすがにゼロとはいかないと思いますが、ほとんど書かずに実はLLMは作れます。 「さすがにこんなんじゃゴミみたいなモデルしかできないだろう」と思われるかもしれませんが、おそらく... 続きを読む

大規模言語モデルのFine-tuningによるドメイン知識獲得の検討 - Preferred Networks Research & Development

2023/10/26 13 users Development 言語モデル 検討

本記事は、2023年夏季インターンシッププログラムで勤務された竹田悠哉さんによる寄稿です。 はじめに 2023年度のPFN夏季インターンに参加した、東京大学大学院工学系研究科の竹田悠哉と申します。学部では画像生成の研究をしていましたが、技術の社会実装をより俯瞰的に学びたいと思い、現在は技術経営戦略学専攻で教育... 続きを読む

GPT-3.5-turbo を Fine-tuning して GPT-4 相当の性能を獲得する - DROBEプロダクト開発ブログ

2023/09/19 100 users DROBE Data GPT-4 都筑 結論

はじめに 結論 背景 課題 Fine-tuning とは？ Data の準備 Fine-tuning を実施 結果 おわりに 参考 はじめに こんにちは、DROBE の都筑です。 みなさん LLM 使っていますか。今回は GPT-3.5-turbo の Fine-tuning の事例を紹介します。 結論 GPT-4 を利用して得られたデータを使って GPT-3.5-turbo を Fine-tuning する... 続きを読む

Fine-tuning: gpt-3.5-turboの活用事例。絵文字分類タスク改善のプロセスと、学びの言語化。｜にょす

2023/08/31 5 users OpenAI社 gpt-3.5-turbo ハードル 言語化

みなさん、Fine-tuning使ってますか！？ 一週間ほど前に、OpenAI社からgpt-3.5-turboがFine-tuning可能になったとのアップデートがありましたね。 ニュースを見て凄そうと思いつつ、少し作業のハードルがあったり、プロンプトエンジニアリングで事足りてるから、そんなに使わないかも？🤔と思ってました。 ただ今回、重... 続きを読む

ChatGPT の Fine-tuning を試したけど上手くいかなかった話

2023/08/24 8 users chatgpt tl;dr 一晩 GPT-3.5 Turbo

これはなに？ 新しくリリースされた ChatGPT (GPT-3.5 Turbo) の Fine-tuning を試してみたメモ。 ChatGPTに最新の知識や専門知識を注入できるかどうかをテストしてみた。 結局、自分が想定した動きにはできなかったので記事にして供養します🙏 tl;dr 一晩試してみた程度では、ChatGPTに最新の知識を教え込む目的での Fi... 続きを読む

【速報】OpenAI APIでGPT-3.5-turboがfine-tuningできるようになりました！！ | DevelopersIO

2023/08/23 81 users DevelopersIO gpt-3.5-turbo 速報

ただし、GPT-4と比較すると安価にはなっていますので、性能比較をしながら良い塩梅を探すとコスト的にメリットがある可能性があります。 また学習のコストですが、以下のように学習データ全体のトークン数 x エポック数という形で費用が掛かるので注意が必要です。 （エポック数は後述するようにパラメータとして指定可... 続きを読む

OpenAI APIのFine-tuningを試してみる | DevelopersIO

2023/04/18 8 users DevelopersIO OpenAI API

手順 トレーニングデータを準備してアップロードする 新しいFine-tuningされたモデルをトレーニングする Fine-tuningモデルを使用する ドキュメントに沿って行っていくので、APIの利用はOpenAIのCLIを使って実行してきます。 以下のコマンドでインストール。・ pip install --upgrade openai openaiのAPI keyを環境変数... 続きを読む

[輪講資料] LoRA: Low-Rank Adaptation of
Large Language Models

2023/04/18 62 users LoRa Low-Rank パラメータ 変遷 論文

パラメータを固定した事前学習済みモデルに対して、ごく少数のパラメータからなる低ランク行列を導入・学習することで、モデル全体のfine-tuningと同等の性能を発揮できる手法であるLoRAと、その論文について解説した資料です。 深層学習を用いた自然言語処理の歴史的な変遷と周辺技術から、LoRAが必要とされるに至った... 続きを読む

【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.) - Qiita

2023/03/30 804 users prompt LLM GPT Qiita chatgpt

【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.) ChatGPT に代表される今日の AI ブームを牽引しているのは 大規模言語モデル（Large-scale Language Model, LLM） と言っても過言ではないでしょう。LLM とは大量のテキストデータを使ってトレーニングされた自然言語処理のモデルで... 続きを読む

ChatGPTのおさらいと、プログラミングに活用するための第一歩 | gihyo.jp

2023/03/23 673 users chatgpt Codex gihyo.jp GitHub

大量の文章から学習することで、多言語を取り扱う能力だけでなく、高度な推論能力まで手に入れました。 GPT-3.5、とりわけその初期モデルのCodexはGitHubに存在する5400万の公開リポジトリから採取された159GBのPythonコードでGPT-3をfine-tuning（微調整）することで生まれました。ChatGPTがとりわけPythonが得意なのは... 続きを読む

AutoML Natural Languageで青空文庫に収録された作家8名の文章を分類してみる - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ

2019/05/31 32 users 六本木 データサイエンティスト 青空文庫 文章 ブログ

先日の記事ではAutoML Tablesを試してみましたが、調子に乗ってこれまで触ってこなかったAutoML Natural Languageも試してみようと思ったのでした。 以前の記事にも書いたように、僕は元々自然言語処理が苦手でTensorFlow Hubのpre-trained modelによるfine-tuningが登場するまでは殆ど自分ではテキスト分析をやったこと... 続きを読む

VGG16のFine-tuningによる犬猫認識 (2) - 人工知能に関する断創録

2017/01/10 30 users ニューラルネットワーク スクラッチ 人工知能 断創録 精度

2017 - 01 - 10 VGG16のFine-tuningによる犬猫認識 (2) Deep Learning Keras コンピュータビジョン VGG16のFine-tuningによる犬猫認識 (1) （2017/1/8）のつづき。 前回、予告したように下の3つのニューラルネットワークを動かして犬・猫の2クラス分類の精度を比較したい。 小さな畳み込みニューラルネットをスクラッチから学習する ... 続きを読む