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【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

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nemoba
プロンプトエンジニアリングも結局、論文やモデルベースの性能論に落ち着いて、コミュニケーション力とか言ってたやつらが一瞬で駆逐されてしまった。

その他
rasterson
登記や相続あるいは税務等に特化した学習させて司法書士や税理士に頼まずに手続き出来るようになると良いね。そもそも委任してるだけで自分でするべき手続きだし。そもそもルール明確だしAIでなくてもいけるかな。

その他
nemissah
"あくまでもここまでの説明は例なのでいくつか補足します。 Embedding 前の加工には様々なバリエーションがある テキストをそのまま Embedding するのではなく適切なテキストに変換してから Embedding することでより良い結果

その他
rxh
深津氏がちゃいちゃいやっているのを見るのも面白いけど、自分はこのあたりをじっくり理解したいな。

その他
filinion
プロンプトエンジニアリングというのも、ポケベルでメッセージ送るみたいな一時の仇花だよなあ...。技術の進歩でたちまち不要になる...。

その他
kotoripiyopiyo
ai

その他
misshiki
"LLM(とりわけ GPT)を含むシステムを特定の目的にカスタマイズする方法とこれからの展望についてまとめ"

その他
tekitou-manga
まだ俺達は専用チューニングされたGPTの本当の姿見てないんだな......

その他
craftone
素晴らしい!

その他
dlive1
GPT(OpenAI)、Llama(Meta)、PaLM(Google)「適切なデータセットを作成する」 のが Fine-tuning の成否のほとんど全て

その他
nunota
メールのやり取りをインプットデータにして、自動でQA対応してくれたらなぁ

その他
yamadar
『GPT を特定の目的に特化させて扱う方法として、Fine-tuning と Prompt Design を紹介し、それぞれについて解説しました。加えて、それらの実用に向けたときの課題と参考になるかもしれない資料をまとめました』

その他
nemoba
nemoba プロンプトエンジニアリングも結局、論文やモデルベースの性能論に落ち着いて、コミュニケーション力とか言ってたやつらが一瞬で駆逐されてしまった。

2023年03月31日 リンク

その他
mayumayu_nimolove
プロンプトチューニングの話

その他
propella
よくまとまってて助かります。

その他
rasterson
rasterson 登記や相続あるいは税務等に特化した学習させて司法書士や税理士に頼まずに手続き出来るようになると良いね。そもそも委任してるだけで自分でするべき手続きだし。そもそもルール明確だしAIでなくてもいけるかな。

2023年03月31日 リンク

その他
sds-page
ちょっと理解しきれない所あるけどこれをChatGPTに入れたらいい感じに解説してくれるんだろうか

その他
irh_nishi
よくまとまったまとめ。

その他
hatakazu93
技術

その他
test85
"ましょう。"

その他
hihi01
大変勉強になります。

その他
awawawann
メモ

その他
ussiik1
Fine-tuning と Prompt Design については二者択一の議論ではありません。組み合わせて使用することも十分可能です。しかし、どちらかを選択する場合があると思うので(半ば無理矢理) Fine-tuning と Prompt Design を比較してみます

その他
onesplat
なんかちょいちょいウケるな。PythonとTSの両方の例があるのかわいい。若さを感じる

その他
kiririmode
GPTを特化させる方法としてfine-runingとプロンプトエンジニアリングがある。コストにも効いてくる

その他

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【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

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(... 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)、Llama(Meta)、PaLM(Google)があります。我々開発者は、事前学習されたこれらのモデルを使って簡単にアプリケーションを作ることができます。 LLM が遂行可能な言語的タスク LL

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