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

こんにちは、CX事業本部 Delivery部の若槻です。 現在、GitHub Copilotの検証を行っており、今回はVS Code（Visual Studio Code）へのCopilotの導入までを試したので共有します。 GitHub Copilotとは GitHub Copilotは、GitHubとOpenAIが共同で開発（OpenAI Codexを利用）したAI駆動のコード補完ツールです。Copilotは、OpenAIのGPT-3.5 Turboという大規模な機械学習モデルを利用しています。このツールは、開発者がコードを書く際に、自動的にコードの推薦や補完を副操縦士（copilot）のように提案することで、コーディングの効率性と速度を向上させることを目的としています。 GitHub Copilotは、様々なプログラミング言語やフレームワークに対応しており、関数の定義や一般的なコーデ

内容 ワークディレクトリーのセットアップ(10min) ワーク用リポジトリーの git clone 依存のインストール モブプログラミング準備(30min) VSCode Live Share を使い、参加者すべてが同じコードベースで作業できるようにする ドライバーの担当順の決定 仕様を確認する リファクタリング開始(6 * 15min) コードスメルを探す リファクタリングしてみる 発展課題 書籍リーダブルコードを読み、生じた疑問や質問について同期やエルダーと Slack 上で議論する 新卒メンバーからのフィードバック 良かった点 モブプログラミングでリファクタリングを体験できたことは良かった リファクタリングを意義を理解できた Next.js に触れられた リファクタリングの観点と方法を知ることができた やっていることを言語化しながら共有する練習になった 伸びしろ モブプログラミングは