![](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6c462a10e177a4b7182ae8e8eb116df7224a8d38/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--vqq3-0eH--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3AChatGPT%252520%2525E3%252581%2525A7%2525E5%2525B0%252582%2525E9%252596%252580%2525E7%25259F%2525A5%2525E8%2525AD%252598%2525E3%252582%252592%252520Fine-tuning%252520%2525E3%252581%252597%2525E3%252581%2525A6%2525E3%252581%2525BF%2525E3%252581%25259F%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Ak%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly96ZW5uLWRldi5naXRodWIuaW8vZGVmYXVsdC1hdmF0YXJzL2Rhcmsvay5wbmc%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
ChatGPT で専門知識を Fine-tuning してみた
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
ChatGPT で専門知識を Fine-tuning してみた
GPT-3.5 TurboのFine-tuningがきました。 というわけで、ChatGPTが知識として持っていない情報をFine-tu... GPT-3.5 TurboのFine-tuningがきました。 というわけで、ChatGPTが知識として持っていない情報をFine-tuningして、特定の知識について回答できるようにしてみましょう。 ちなみに、この記事には約$190かかっています。調子に乗ってぶん回しすぎた・・・。 プロンプトに知識を注入するさいの課題 従来のベクトル検索などでドキュメントを検索し、プロンプトにドキュメントを埋め込む手法には下記のような課題がありました トークン制限によりドキュメントをchunk分割することで文脈が喪失する (ただし、これは16kモデルが出たことである程度緩和されました) トークン制限によりドキュメント間の文脈や関連情報が喪失する 回答精度が検索精度に依存する 特に関連しないドキュメントを埋め込んだ場合にハルシネーションが発生しやすくなる ChatGPTが全く知らないことだと回答精度が下が