LLMを効率的に再学習する手法(PEFT)を解説 - Platinum Data Blog by BrainPad

テクノロジーカテゴリーの変更を依頼記事元:

blog.brainpad.co.jp

45 usersがブックマークコメント

コメント

1

記事へのコメント1件

注目コメント
新着コメント

misshiki “LLMを効率的に再学習する手法として今後重要性が高まっていくと考えられるPEFT(Parameter-Efficient Fine Tuning)という技術について紹介”

自然言語処理

2023/07/12 リンク

注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています

規約違反を報告

アプリのスクリーンショット

いまの話題をアプリでチェック！

バナー広告なし
ミュート機能あり
ダークモード搭載

アプリをダウンロード

関連記事

{{ total_bookmarks_with_user_postfix }}{{ root_title }}

LLMを効率的に再学習する手法(PEFT)を解説 - Platinum Data Blog by BrainPad

本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。約5秒後に自動的にリダイレクトします。こ... 本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。約5秒後に自動的にリダイレクトします。このたびブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。今回は、効率的にLLMのような事前学習済みモデルを再学習する手法(PEFT)についてご紹介します。問題意識ビジネスで利用する際に乗り越えるべき壁 PEFTとは何か？ PEFTのコンセプト分類トークン追加型 Prefix Tuning P Tuning Prompt Tuning Adapter型 Adapter LoRA型 LoRA Ada LoRA まとめ参考文献こんにちは、アナリティクスサービス部の辻です。今回は、LLMを効率的に再学習する手法として今後

LLM
学習

ブックマークしたユーザー

techtech05212024/06/09
lunastera2023/12/09
kenta19842023/10/29
cutc-mt2023/10/14
tekitoeditor2023/09/06
deejayroka2023/09/04
masadream2023/09/03
Nao_Y2023/08/29
shodai2023/07/28
sato-gc2023/07/12
misshiki2023/07/12
jp-myk2023/07/12
skypenguins2023/07/12
katz19552023/07/12
alex07152023/07/12
demacs2023/07/12
miguchi2023/07/12
marutaku01312023/07/12

同じサイトの新着

同じサイトの新着をもっと読む

いま人気の記事

いま人気の記事をもっと読む

いま人気の記事 - テクノロジー

いま人気の記事 - テクノロジーをもっと読む

新着記事 - テクノロジー

新着記事 - テクノロジーをもっと読む

設定を変更しましたx