「Google Colab」での「Llama 3」のファインチューニングを試したので、まとめました。 【注意】Google Colab Pro/Pro+のA100で動作確認しています。 1. Llama 3「Llama 3」は、Metaが開発したオープンモデルです。 2. 学習Colabでの学習手順は、次のとおりです。 (1) Colabのノートブックを開き、メニュー「編集 → ノートブックの設定」で「GPU」の「A100」を選択。 (2) パッケージのインストール。 # パッケージのインストール !pip install -U transformers accelerate bitsandbytes !pip install trl peft wandb !git clone https://github.com/huggingface/trl %cd trl(3) 環境変数の準備。 左
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すぐに試したくなるChatGPTの裏ワザ? 出力を操作する3つの「パラメータ」とは:ChatGPT使いこなし術(1/2 ページ) 生成AIによる対話型サービスとして広く知られるようになった「ChatGPT」だが、そのポテンシャルを惜しみなく発揮するためには、「プロンプティング」(ユーザーからの指示や質問のやり方)以外にも、工夫できることがある。 例えば「パラメータ」と呼ばれる変数を指定することで、出力される回答の傾向をコントロールできる。本稿ではChatGPTですぐに試してみたくなるパラメータについて、3つの例を紹介しよう。 パラメータとは そもそもパラメータとは、「補助的に使われる変数」のことを指す言葉だ。大規模言語モデルの文脈では、出力の方向性を補助的に決める数値を意味する。ChatGPTのようなサービスは、大量のパラメータによって制御されていると考えられ、APIを活用するサービスの設
PythonコードをWebAssemblyにコンパイルする「py2wasm」がWasmer社から発表された。WebAssembly版CPythonよりも約3倍高速だ。PythonコードをCPythonのAPIコールに変換するトランスパイラがベースになっている。 WebAssemblyランタイムの開発と提供を行っているWasmer社は、PythonのコードをWebAssemblyバイナリにコンパイルする「Py2wasm」を発表しました。 Announcing py2wasm – A #Python to #WebAssembly compiler that speeds up by 3x your Python apps!https://t.co/0v4YLZC7lY — Wasmer (@wasmerio) April 18, 2024 WebAssembly版CPythonよりも3倍高速
因果推論: 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ 作者:金本 拓オーム社Amazon 著者の金本さんからご指名でご恵贈いただいたのが、こちらの『因果推論 ―基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ―』です。正直に白状しますと、因果推論とタイトルにつく技術書はここ数年でゴマンと出版されており、本書も紙冊子で頂戴したものの僕はあまり期待せずにページをめくり始めたのでした(ごめんなさい)。 ところが、ほんの数ページめくっただけでその内容に僕は仰天しました。グラフィカルで実務家にとっての分かりやすさを重視した因果推論の解説と実践にとどまらず、現代的なマーケティング分析では必須の種々の手法についてまで懇切丁寧に解説とPythonによる実践例が付された本書は、文字通り「マーケティング分析実務家にとってのバイブル」になり得る素晴らしい一冊だと直感し
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