LLM入門

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4.2 LLMの推論速度を最適化する方法｜バッチ推論と半精度推論の活用

LLMの推論速度を改善するための技術を解説。バッチ推論、ONNX Runtime、半精度推論（FP16）など、効率的な推論手法とその実装例を紹介します。
2024-11-14

3.1 LLMのサブワードトークナイザーの使用方法｜BERTやGPT-2でのトークン化の解説

サブワードトークナイザーを使用したLLMのトークン化方法を解説。Hugging FaceのBERTやGPT-2トークナイザーを使用し、Pythonコード例で具体的な実装方法を紹介します。
2024-11-10

3.0 LLMのトークン化とデータ前処理の自動化｜効率的なデータクレンジングと前処理パイプライン

LLMのトレーニングに必要なトークン化とデータ前処理の自動化について解説。Pythonコード例とHugging Faceライブラリを使用し、データクレンジングと効率的な前処理パイプラインの構築方法を紹介します。
2024-11-09

2.2 LLMのトレーニングデータ準備と前処理｜Pythonでのデータクレンジングとトークナイゼーション

LLMのファインチューニングに必要なデータ準備と前処理を解説。Pythonを使用したデータクレンジング、トークナイゼーション、データセット整理の方法を紹介します。
2024-11-07

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

6.2 Pythonを使ったLLM実装例 | Hugging Face, OpenAI, Google Cloud, Azureを活用したテキスト生成

Pythonを使ってLLM（大規模言語モデル）を簡単に実装する方法をエンジニア向けに解説。Hugging Face、OpenAI、Google Cloud、Azureを使用したテキスト生成や感情分析の実装例を紹介します。
2024-09-26

6.0 実際にLLMを試してみる | オープンソースツールと簡単な実装例

LLM（大規模言語モデル）を実際に試すためのオープンソースツールやAPIを紹介し、エンジニア向けにPythonを使った簡単な実装例を提供します。テキスト生成や会話ボットの構築、デプロイ方法についても解説。
2024-09-24

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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。