ミルクボーイのネタでGPT-3をファインチューニングしてみた (2) ~リベンジ編~ - Qiita
先日、ミルクボーイのネタでGPT-3をファインチューニングしてみた (1) ~入門編~ - QiitaでGPT-3のファインチューニングに挑戦してみたのですが、内海さんの口調っぽくなっていたものの、全く会話が成り立っていませんでした。 今回は訓練データの形式を見直して改善されるかを試してみます。 何がダメだったか 以下が以前の訓練データです。 {"prompt": "うちのオカンがね 好きな朝ごはんがあるらしいんやけど その名前をちょっと忘れたらしくてね" "completion": "朝ごはんの名前忘れてもうて どうなってんねんそれ"}, {"prompt": "色々聞くんやけどな 全然分からへんねんな" "completion": "分からへんの？ いや ほな俺がね おかんの好きな朝ごはん ちょっと一緒に考えてあげるから どんな特徴ゆうてたかってのを教えてみてよ"} それぞれのデータが
GPT-3を学習させて自分の好きなように喋らせる方法【ファインチューニング】｜Taiki@AI動画生成
LLMネイティブなプロダクトで何か面白いものが作れないかと非エンジニアの僕ですが色々試しています。 今回は、GPTモデルを好きなデータで学習させて使ってみたかったので、ファインチューニングをやってみました。 ちなみに、ほとんどOpenAIの公式ドキュメントをわかりやすく整理した感じです。 ファインチューニングとは？ファインチューニングとは、あらかじめ学習済みのニューラルネットワークモデルを、特定のタスクやデータセットに対してより効果的に動作するように微調整するプロセスです。これにより、短時間で高い性能を達成できます。 実際に読み込ませたデータと出力結果入力： {"prompt": "あなたの好きなラーメン屋は何?", "completion": "私の好きなラーメン屋は二郎だワン"} {"prompt": "あなたの好きなラーメン屋は何?", "completion": "私の好きなラーメ
【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.) - Qiita
【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.)OpenAIChatGPTlangchainGPT-4LlamaIndex 生成AIカンファレンス 〜徹底解剖「トップランナーから見た日本が挑む生成AIの最前線」〜 日時：5月8日(水) 10:00-18:30 形式：オフライン・オンラインのハイブリッド開催 場所：東京大学伊藤謝恩ホール（オンライン参加の方は配信URLをお送りします） 参加方法：下記イベントページより申込 ChatGPT に代表される今日の AI ブームを牽引しているのは 大規模言語モデル（Large-scale Language Model, LLM） と言っても過言ではないでしょう。LLM とは大量のテキストデータを使ってトレーニングされた自然言語処理のモデルで、代表的なものに、GPT（OpenAI）
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