大塚流フロントエンド開発の歩き方
フロントエンド開発は考えることが多い。とくに 0 -> 1 の場合だと、何からはじめたらいいのか？が全然わからず、途方にくれてしまうこともあるでしょう。実際、ぼくがそうでした。 そして、そういった情報はなかなか検索しても出てこない。設計方法や実装方法みたいなものはたくさんあるのに。なので、書いてみました。 これは、ぼくがいくつかのフロントエンド開発を経て「これを最初に知っていれば、もうちょっとうまくできたかも？あの失敗がなかったかも？？」をまとめたものです。 フロントエンド開発に不慣れな方の参考になれば、これ幸いです。 まずは仕事のゴールを確認する プロジェクトや各フェーズごとに仕事のゴールは異なるため「何をもって仕事が完了したと言えるか？」を確認する。たとえば、要件定義フェーズであれば「画面仕様書が完成する」とか、開発フェーズであれば「API結合試験がすべて完了し、バグチケットがすべてク
LLMのファインチューニング で 何ができて 何ができないのか｜npaka
LLMのファインチューニングで何ができて、何ができないのかまとめました。 1. LLMのファインチューニングLLMのファインチューニングの目的は、「特定のアプリケーションのニーズとデータに基づいて、モデルの出力の品質を向上させること」にあります。 OpenAIのドキュメントには、次のように記述されています。 ファインチューニングは、プロンプトに収まるよりも多くの例で学習することで、Few-Shot学習を改善します。一度モデルをファインチューニングすれば、プロンプトにそれほど多くの例を提供する必要がなくなります。これにより、コストを削減し、低レイテンシのリクエストを可能にします。 しかし実際には、それよりもかなり複雑です。 LLMには「大量のデータを投げれば自動的に解決する」ような創発的な特性があるため、ファインチューニングもそのように機能すると人々は考えていますが、必ずしもそうではありませ
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