LLM入門
このページでは、AI技術に関心のある方のために、LLM（大規模言語モデル）の基礎から応用までをわかりやすく解説します。
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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
3.1 LLMのデータセットと前処理 | データクリーニングとトークナイゼーションの重要性
LLM（大規模言語モデル）のトレーニングに必要なデータセットと前処理をエンジニア向けに解説。データのノイズ除去、トークナイゼーション、正規化、データバランスの取り方について詳しく説明します。
2024-09-12
3.0 LLMのトレーニング方法 | データセット、前処理、ファインチューニングの解説
LLM（大規模言語モデル）のトレーニング方法をエンジニア向けに解説。データセットの前処理、トレーニングのステップ、ファインチューニングやトランスファーラーニングを活用した効率的なモデル構築の方法を詳述。
2024-09-11