OpenAI APIのファインチューニングの学習データのガイドライン｜npaka
以下の記事を元に、「OpenAI API」のファインチューニングの学習データのガイドラインをまとめました。 1. 学習データの書式ファインチューニングするには、単一の入力「プロンプト」とそれに関連する出力 「コンプリーション」 のペアで構成される学習データが必要です。これは、１回のプロンプトで詳細な手順や複数の例を入力するような、ベースモデルの使用方法とは大きく異なります。 「学習データの書式」のガイドラインは、次のとおりです。 ・プロンプトが終了してコンプリーションが開始することをモデルに知らせるため、区切り記号 ("\n\n###\n\n"など) でプロンプトを終了する必要があります。区切り記号は、プロンプトの他の場所で使用されない文字列を指定します。 ・コンプリーションが終了することをモデルに知らせるため、停止記号 ("\n"、"###"など)でコンプリーションを終了する必要がありま
NISTのIoTセキュリティガイドラインを解説｜IoT機器製造企業に有効な「NISTIR 8259A、B」とは
昨今、IoT機器は我々の生活にとってなじみ深いものとなっている。例えばスマートスピーカーやスマート家電などごく一般的に家庭で使用されるケースが増えてきた。しかし、スマートスピーカー（Alexa）ではAmazon従業員が顧客とAlexaの会話内容を聞くことができる状況であったことが報道された※1。 また、Alexaでは「BlueBorne」と呼ばれるBluetoothの脆弱性を悪用され、機器の不正操作がなされる問題も報告されている。このようにスマートスピーカーに脆弱性が存在した場合、盗聴器に仕立て上げられることも考えられる。万が一政府機関から機密性の高い会話が流出するようなことがあってはならない※2。 そこでNISTから政府機関などで利用されるIoT機器の使用方法とリスクを理解し、IoT機器を製造・利用する際の注意事項を示したガイドラインのドラフト版「NIST SP 800-213」が公開さ
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