LLM入門
合計 3 件の記事があります。
現在 1 ページ中の 1 ページ目です。

2.1 Hugging Face Transformersを使ったモデルのファインチューニング|BERTのPython実装例
Hugging FaceのTransformersライブラリを使って、BERTモデルのファインチューニングを行う方法を解説します。Pythonコード例と共に、データ前処理やトレーニング設定のポイントも紹介。
2024-11-06

9.1 LLMを理解するための次のステップ - 実践的な学習方法とプロジェクト参加のすすめ
LLM(大規模言語モデル)の基礎を学んだエンジニアが、さらなる学びを進めるための次のステップを紹介します。研究論文の精読、実践的プロジェクトの参加、モデルのカスタマイズや最適化手法について詳しく解説します。
2024-10-26

3.2 LLMのトレーニングステップ | フォワードプロパゲーションとバックプロパゲーションの解説
LLM(大規模言語モデル)のトレーニングプロセスをエンジニア向けに解説。初期化からフォワードプロパゲーション、ロス計算、バックプロパゲーションまで、トレーニングの主要なステップと学習率やハイパーパラメータ調整の重要性について説明します。
2024-09-13
カテゴリー
検索履歴
会話履歴 534
エンジニア向け 351
マルコフ連鎖 316
大規模言語モデル 315
自動要約 311
NLP トランスフォーマー 305
言語モデル 303
データ前処理 300
パーソナライズドコンテンツ 298
生成型要約 298
注意メカニズム 297
教育AI 295
数学的アプローチ 290
トークン化 286
ミニバッチ学習 282
LLM 要約 276
LLM テキスト生成 275
クロスエントロピー損失 274
セルフアテンション 274
バイアス 問題 274
ロス計算 271
GPT テキスト生成 268
線形代数 267
GPT-2 テキスト生成 266
トレーニング 265
バッチサイズ 264
自動翻訳 262
サンプリング 260
抽出型要約 260
LLM リアルタイム処理 259
チーム

任 弘毅
株式会社レシートローラーにて開発とサポートを担当。POSレジやShopifyアプリ開発の経験を活かし、業務のデジタル化を促進。

下田 昌平
開発と設計を担当。1994年からプログラミングを始め、今もなお最新技術への探究心を持ち続けています。