![](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/64ff2cb83931935edf3288cfe5083298b51a402d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--_l_tEH89--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3AEmbeddings%2525E3%252581%2525AE%2525E7%252590%252586%2525E8%2525A7%2525A3%2525E3%252582%252592%2525E6%2525B7%2525B1%2525E3%252582%252581%2525E3%252582%25258B%2525E3%252581%25259F%2525E3%252582%252581%2525E3%252581%2525AB%2525E3%252580%25258CQuestion%252520answering%252520using%252520embeddings%2525E3%252580%25258D...%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_34%3Ayoonchul%252520koh%252Cx_220%252Cy_108%2Fbo_3px_solid_rgb%3Ad6e3ed%252Cg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2E0NWI1N2NlZmMuanBlZw%3D%3D%252Cr_20%252Cw_90%252Cx_92%252Cy_102%2Fco_rgb%3A6e7b85%252Cg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_30%3A%2525E3%252583%2525AC%2525E3%252582%2525B9%2525E3%252582%2525AD%2525E3%252583%2525A5%2525E3%252583%2525BC%2525E3%252583%25258A%2525E3%252582%2525A6%2525E3%252583%252586%2525E3%252583%252583%2525E3%252582%2525AF%2525E3%252583%252596%2525E3%252583%2525AD%2525E3%252582%2525B0%252Cx_220%252Cy_160%2Fbo_4px_solid_white%252Cg_south_west%252Ch_50%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9saDMuZ29vZ2xldXNlcmNvbnRlbnQuY29tL2EtL0FPaDE0R2gzMm5pNlJNVWJsRW9wN3N5bWRwYmVDQXhKa3duY1hNNUwwVlVXeGc9czk2LWM%3D%252Cr_max%252Cw_50%252Cx_139%252Cy_84%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。
Embeddingsの理解を深めるために「Question answering using embeddings」をやってみた
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
Embeddingsの理解を深めるために「Question answering using embeddings」をやってみた
はじめに OpenAIを使ったことがある方ならEmbeddingsという言葉は聞いたことがあると思います。ただ、具... はじめに OpenAIを使ったことがある方ならEmbeddingsという言葉は聞いたことがあると思います。ただ、具体的にこれがなんなのかと聞かれると正直僕はよく分かっていませんでした。 なんとなくモデルにたいして調教するイメージはあるけれど、具体的にどうするのか。また、別でよく聞くFine-tuningとはどう違うのか。 今回はこの辺りの理解を深めるためにOpenAIが用意している「Question answering using embeddings」をやってみました。 このドキュメントはOpenAIが用意しているもので、Cookbookとして他にもたくさんのexampleが用意されています。 今回の内容は素のGPTでは答えられない質問である、 「2022年の冬季オリンピックでカーリングの金メダルを獲得したアスリートは誰ですか?」という問いにGPTが答えられる様にするものです。 ※まだ理