【速報】OpenAI APIでGPT-3.5-turboがfine-tuningできるようになりました！！ | DevelopersIO
ただし、GPT-4と比較すると安価にはなっていますので、性能比較をしながら良い塩梅を探すとコスト的にメリットがある可能性があります。 また学習のコストですが、以下のように学習データ全体のトークン数 x エポック数という形で費用が掛かるので注意が必要です。 （エポック数は後述するようにパラメータとして指定可能です） For example, a gpt-3.5-turbo fine-tuning job with a training file of 100,000 tokens that is trained for 3 epochs would have an expected cost of $2.40. 公式ページは以下となりますので、併せてご確認ください。 レート制限 fine-tuningのレート制限については、以下に記載があります。 fine-tuningについては以下のように
【画像】80年代のジャンプの表紙が凄いｗｗｗｗｗｗｗｗｗ : 哲学ニュースnwk
2023年08月22日00:00 【画像】80年代のジャンプの表紙が凄いｗｗｗｗｗｗｗｗｗ Tweet 1: 名無しさん＠おーぷん 2017/06/06(火)20:48:02 ID:t3n 貼っていくで 2: 名無しさん＠おーぷん 2017/06/06(火)20:50:58 ID:t3n 滝沢ガレソさん殺害予告を受ける今回はガチでヤバイ・・・小指ミニモニでライン超えか・・・ 18: 名無しさん＠おーぷん 2017/06/06(火)20:59:37 ID:9v1 >>2 リッキー台風やんか！ 4: 名無しさん＠おーぷん 2017/06/06(火)20:52:12 ID:t3n 5: 名無しさん＠おーぷん 2017/06/06(火)20:52:45 ID:t3n 6: 名無しさん＠おーぷん 2017/06/06(火)20:52:47 ID:U0R これは古い、あおり文も古い 7: 名無しさん＠
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
ぼくのかんがえたさいきょうのGAS開発手法2023
前提clasp の制約、Script API の考え方、Google Drive の考え方に素直に従うその条件下である程度モダンな開発環境での開発を目指す 可能ならコードは VCS で管理する（pull-req など）ドキュメントベースで共同作業に向いた手法で開発を進める特にカジュアルに始めやすい Google Apps Script は悪い意味での属人化まっしぐらになりやすい。これが長期間の業務に影響しないような、ワンショットのものなら別にそれでもよいが、これが誰かに引き継がなければいけないような状況が生まれると一気に地獄みが増してしまうので、そうなってしまう前により良い開発手法を考えておきたい。 考慮したことGAS は素朴に作ると Script 本体の構造がそれを利用する container （例えば Spreadsheet）のデータ構造などと密結合になってしまう。この状態のままコード
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『ローストビーフ丼はなぜイマイチなのか』的な話を見たので理由を考えた→米に対する狂気が足りない？
