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『qiita.com』

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  • cyberagent/open-calmをファインチューニングする方法について(+cyberagent/open-calmに関しての解説) - Qiita

    7 users

    qiita.com/Mizuiro__sakura

    こんにちにゃんです。 水色桜(みずいろさくら)です。 今回は最近リリースされて話題になっているcyberagent/open-calmをファインチューニングして、生成される文章を特徴づけするための方法について書いていこうと思います。 記事中で何か不明な点・間違いなどありましたら、コメント・Twitterまでお寄せいただけると嬉しいです。 cyberagent/open-calmとは 株式会社サイバーエージェント(本社:東京都渋谷区、代表取締役:藤田晋、東証プライム市場:証券コード4751)は、最大68億パラメータの日本語LLM(Large Language Model、大規模言語モデル)を一般公開したことをお知らせいたします。 近年、OpenAI社が開発した「ChatGPT」※1 を始めとする生成AI・LLMは急速な進化を遂げており、世界中のあらゆる業界・ビジネスにおいて活用が進んでいます

    • テクノロジー
    • 2023/05/21 14:27
    • あとで読む
    • 現状最大規模を誇る言語モデルdeberta-v2をCommonsenseQA用にファインチューニングして公開してみた - Qiita

      5 users

      qiita.com/Mizuiro__sakura

      こんにちにゃんです。 水色桜(みずいろさくら)です。 今回は現状日本語モデルで最大規模を誇る言語モデルdeberta-v2-base-japaneseをファインチューニングして、CommonsenseQA(常識を問う選択式の質問)タスクを解いてみようと思います。 作成したモデルはこちらのサイト(Hugging Face)で配布しています。 初心者でも簡単に使えるようにしているのでぜひ使ってみてください。 環境 pandas 1.4.4 numpy 1.23.4 torch 1.12.1 transformer 4.24.0 Python 3.9.13 deberta-v2-base-japaneseとは? 日本語Wikipedeia(3.2GB)および、cc100(85GB)、oscar(54GB)を用いて訓練されたモデルです。京都大学黒橋研究室が公表されました。 データセット 今回、デー

      • テクノロジー
      • 2023/02/01 11:05
      • C言語で0からニューラルネットワークを自作してみた - Qiita

        61 users

        qiita.com/Mizuiro__sakura

        2023/06/23追記: 頂いたコメントを元にコードを修正しました。主に直した点は下記の通りです。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー 1.静的なメモリを用いることでMNIST全てを用いて学習が行えるようにしました。 (通常のメモリだとオーバーフローしてしまいますが、静的にメモリを取ることで大容量のデータを扱えるようになりました) 2.変数の初期化を明示しました。 3.正解率の求め方を改めました(間違った計算をしていました) その他軽微なミスを修正しました。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー こんにちにゃんです。 水色桜(みずいろさくら)です。 今回はC言語を用いてニューラルネットワークを自作して、MNISTを分類してみようと思います。 今回作成したモデルの精度を以下に示します。 10回の学習で55.0%の精度を達

        • テクノロジー
        • 2023/01/24 12:58
        • 機械学習
        • C
        • qiita
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        • 最強の言語モデルLUKEを固有表現抽出(NER)用にファインチューニングして公開してみた - Qiita

          3 users

          qiita.com/Mizuiro__sakura

          こんにちにゃんです。 水色桜(みずいろさくら)です。 今回はLUKEをファインチューニングして、固有表現抽出タスク(Named Entity Recognition, NER)を解くモデルを作成していきたいと思います。 作成したモデルはこちらのサイトで公開していますので、もしよろしければ使ってみてください。 今回も初心者でもたった2ステップ(ステップ1:必要なライブラリのダウンロード、ステップ2:コードのコピペ)で簡単に使えるようにしてあります。 環境 torch 1.12.1 transformers 4.24.0 Python 3.9.13 sentencepiece 0.1.97 transformersのバージョンが古いとMLukeTokenizer, LukeForTokenClassificationが含まれていないので注意してください。(上記のバージョンまでアップデートしてく

          • テクノロジー
          • 2023/01/18 10:06
          • 日本語言語モデルで現状最大規模を誇るdeberta-v2をQAタスク用にファインチューニングして公開してみた - Qiita

            3 users

            qiita.com/Mizuiro__sakura

            こんにちにゃんです。 水色桜(みずいろさくら)です。 今回は現状日本語モデルで最大規模を誇る言語モデルdeberta-v2-base-japaneseをファインチューニングして、Question-Answeringタスクを解いてみようと思います。 作成したモデルはこちらのサイト(Hugging Face)で配布しています。 初心者でも簡単に使えるようにしているのでぜひ使ってみてください。 環境 torch 1.12.1 transformers 4.24.0 Python 3.9.13 sentencepiece 0.1.97 deberta-v2-base-japaneseとは? 日本語Wikipedeia(3.2GB)および、cc100(85GB)、oscar(54GB)を用いて訓練されたモデルです。京都大学黒橋研究室が公表されました。 データセット 今回はファインチューニングのための

            • テクノロジー
            • 2023/01/09 20:01
            • 感情分析のやり方が7割わかるようになる記事(初心者向け)(ソースコードあり)(GiNZA) - Qiita

              3 users

              qiita.com/Mizuiro__sakura

              こんにちにゃんです。 水色桜(みずいろさくら)です。 GiNZAに関する記事4本目です。 この記事では感情分析について書いていきます。 まず感情分析とは何かということから説明していきます。 感情分析は、AIがテキストや音声から人間の気持ちや意図を読み取ることを言います。 たとえば、「やったー。テストでいい点が取れた!」という文があったときに、プラスの感情もしくは喜びの感情を出力するような感じです。 感情分析の手法は大きく分けて2つあります。 1つ目はルールベースのアプローチです。 ルールベースのアプローチは前持って定義されたルールを用いて感情分析をする手法です。例えば、あらかじめ単語ごとに何の感情が含まれているかという「辞書」を作製しておいて、その辞書を用いて感情分析を行います。機械学習が不要のため、手軽に感情分析が行え、処理が軽いというメリットがありますが、「辞書」を用いて行う手法ゆえ文

              • テクノロジー
              • 2022/09/16 23:16
              • GiNZA入門3(基本操作編2、チャットボット作成編)(基本的な使い方マスターを目指す方向け) - Qiita

                3 users

                qiita.com/Mizuiro__sakura

                #必要なモジュールをインポート import spacy import random import tkinter as tk #tkinterを用いてGUIを作成 root = tk.Tk() #画面を表示 root.title(u'科学技術解説プログラムEIMI') #タイトルを表示 root.geometry('670x450') #画面サイズを定義 img=tk.PhotoImage(file='star.png') #背景の画像を選択。使う場合は画像名を変更してください。 cvs=tk.Canvas(width=670,height=400) #画像を表示するキャンバスを定義 cvs.pack() #キャンバスを表示 cvs.create_image(330,200,image=img) #キャンバスに画像を表示 txt='こんにちは。何か質問はある?' #最初に出力する文章 m

                • テクノロジー
                • 2022/09/16 16:06

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