OpenAI API の ファインチューニングガイド｜npaka
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り、このモデルを効果的に利用するため、プロンプトに手順や応答の例を指定する手法が使われます。この例を使用してタスクの実行方法を示すことを「Few-Shot」と呼びます。 ファインチューニングで、プロンプトに収まりきらないより多くの例で学習することにより、さまざまなタスクでより良い結果を達成できるようになります。プロンプトに多くの例を指定する必要はなくなります。これによりトークン (コスト) が節約され、処理時間も短縮されます。 2. ファインチューニングの使用料金ファイン
【Day-16】ニューラルネットを0から作り、仕組みを基礎から理解する - プロクラシスト
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 16日目。 今日からは少しディープラーニングの勉強。 ここ数年間、深層学習用ライブラリも猛烈に整備され、誰でも簡単にディープラーニングを使えるようになりました。 その一方で、整備されすぎて、魔法の箱だという認識も多いですよね。 けれど、深層学習と言えど、しているのはほとんど線形代数と微積分を組み合わせた数値計算です。 だったら自分で作れるのでは？ というわけで、仕組みを理解するために、0からスクラッチで作ることにしました。 尚、勉強にはプロフェッショナルシリーズの深層学習を利用しています。 爆速で技術が進む深層学習界隈では少々obsoleteかもしれませんが*1、きちんと基礎の基礎を知るにはいい本だと思います。詳しい計算方法を学びたい人は、どうぞ。(線形代数と偏微分の知識が必要です。) 深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 作者: 岡谷貴
TensorFlowを遊び倒す！ 〜目次〜 - Platinum Data Blog by BrainPad
※TensorFlowとは2015年11月9日にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。 本ブログでは、実際のTensorFlowの使い方を連載方式でご紹介しています。 皆様こんにちは。 テクノロジー＆ソフトウェア開発本部の佐藤貴海です。 本日から「TensorFlowを遊び倒す！」と銘打って、Googleが2015年11月9日に公開した“機械知能(?)ライブラリ”のTensorFlowを入門編＆応用編にわけて、使い方をご紹介していこうと思います。 www.youtube.com http://www.tensorflow.org/ TensorFlowを何と呼ぶかは微妙なところです。機械学習ライブラリと言っているところもありますが、Getting Startedで「Hello, TensorFlow!」とやっているので、もう少し大きい概念のライブラリのようです。 とり
DeepLearningを使った実装を纏めてみた - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか。私は全然です。 Deep Learning 一言で言うとただの深層学習ですが、 作り手や用途によって構造が全然違います。 今回は逆引き辞典よろしく、Deep Learningの実装のリンク集を作ってみました。 今回はライブラリは問わず、掲載します。 Caffe、Theano（Lasagne）、Torch7、Chainerなんでもござれです。 後日、追記するかも・・・ Neural Network（Full Connected） Auto Encoder Auto Encoder Denoising AutoEncoder Convolutional AutoEncoder Convolutional Neural Network Convolutional Neural Network R-CNN Fast-RCNN Faster-RCNN Recurren
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Large Scale Jirou Classification - ディープラーニングによるラーメン二郎全店舗識別
機械学習で大事なことをミニGunosyをつくって学んだ╭( ･ㅂ･)و ̑̑ 
