LLM入門
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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

6.1 データセットの前処理 - トレーニングデータのクリーニングと最適化方法
LLM(大規模言語モデル)のトレーニングに使用されるデータセットの前処理手法を解説します。データのクリーニング、トークン化、バイアス軽減、サンプリングなど、効果的な学習のためのプロセスを紹介します。
2024-10-17

LLMの構成要素とは?|LLM入門 2.2|トークン・ベクトル・パラメータで理解する内部構造
LLM(大規模言語モデル)の内部で何が起きているのか?本記事では、トークン化・埋め込み(Embedding)・パラメータ・アーキテクチャなど、モデルを構成する基本要素をわかりやすく解説します。自然言語を数値で処理するAIの仕組みを学びましょう。
2024-10-06

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
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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。