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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のファインチューニングAPIによる GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留を試す|npaka

2023/08/26 このエントリーをはてなブックマークに追加 53 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip OpenAI Colab LlamaIndex 蒸留 ベース

OpenAIのファインチューニングAPIによる GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留を試したのでまとめました。 1. GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留「LlamaIndex」で、OpenAIのファインチューニングAPIによる GPT-4 から GPT-3.5 への蒸留のColabが提供されてたので、それをベースに独自データで試してみました。 具体的には、「GPT-4」... 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

GitHub Copilot Labs の使い方|npaka

2023/07/15 このエントリーをはてなブックマークに追加 85 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip GitHub Copilot フラッシュアップ 翻訳 言語

1. GitHub Copilot Labs「GitHub Copilot Labs」は、「GitHub Copilot」の実験的な機能を提供するVSCode拡張です。 以下の機能を提供しています。 ・コードの説明 ・コードを別の言語に翻訳 ・コードのブラッシュアップ ・読みやすさの向上 ・型の追加 ・バグ修正 ・デバッグコードの追加・削除 ・コードをステップ毎に... 続きを読む

 
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