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LLMのファインチューニング で 何ができて 何ができないのか|npaka

2023/08/28 このエントリーをはてなブックマークに追加 134 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip ファインチューニング LLM OpenAI ファイン 出力

LLMのファインチューニングで何ができて、何ができないのかまとめました。 1. LLMのファインチューニングLLMのファインチューニングの目的は、「特定のアプリケーションのニーズとデータに基づいて、モデルの出力の品質を向上させること」にあります。 OpenAIのドキュメントには、次のように記述されています。 ファイン... 続きを読む

OpenAI API の ファインチューニングガイド|npaka

2023/08/23 このエントリーをはてなブックマークに追加 301 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip OpenAI API

1. ファインチューニングの利点ファインチューニングの利点は、次のとおりです。 (1) プロンプトよりも高品質な応答 (2) プロンプトに収まりきらないより多くの例の適用 (3) プロンプトの短縮によるトークン数 (コスト) の節約 (4) プロンプトの短縮による処理時間の短縮 モデルは膨大な量のテキストで事前学習されてお... 続きを読む

 
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