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数学
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本記事では、ChatGPTをモデルとしたファインチューニング(Fine-tuning)の概要や手法、具体的な応用例などについて初心者向けに詳しく解説していきます。 ファインチューニングとは、事前学習された大規模なニューラルネットワークモデルを特定のタスクに適応させるための手法です。 具体的には、大量のデータを用いて学習された汎用的なモデルを、ターゲットのタスクに特化させることで、高い精度を発揮することを狙います。 近年、自然言語処理や画像認識などの分野において、ファインチューニングは重要な技術となっています。特に、GPTシリーズなどの言語モデルによるファインチューニングは、文章生成や自動要約、感情分析などのタスクて優れた結果を出しています。 ファインチューニングとはファインチューニングとは、事前学習済みのニューラルネットワークモデルを、新しいタスクに適用するために、そのモデルの一部を再学習
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