これでスクラッチからLLMを学習できますね！続編ではさらに効率よく学習する方法が紹介されるらしい！

sys-bio のブックマーク 2023/07/19 18:09

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4739541795277294565/comment/sys-bio" data-user-id="sys-bio" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/zenn.dev/turing_motors/articles/dff1466194f4ac" data-original-href="https://zenn.dev/turing_motors/articles/dff1466194f4ac" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fzenn.dev%2Fturing_motors%2Farticles%2Fdff1466194f4ac" data-user-icon="/users/sys-bio/profile.png">大規模言語モデル(LLM)の作り方 GPT-NeoX編 Part 1</a><br><p style="clear: left">これでスクラッチからLLMを学習できますね！続編ではさらに効率よく学習する方法が紹介されるらしい！</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/sys-bio/20230719#bookmark-4739541795277294565"><span class="datetime-body">2023/07/19 18:09</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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大規模言語モデル(LLM)の作り方 GPT-NeoX編 Part 1

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はじめに Turing 株式会社のリサーチチームでインターンをしている東京工業大学 B4 の藤井(@okoge_kaz)です。大規模モデルへの注目の高さを肌で感じる今日このごろですが、事前学習の知見については依然として十...

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