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前回の記事では、ChatGPTを使ったトピックモデリングの方法と素晴らしい結果について話しましたタスクは、ホテルチェーンの顧客レビューを見て、言及されている主要なトピックを定義することでした...

幸運にも、2023年3月には、Open AIがGPT-4やGPT-3.5などの最も強力なモデルのためのAPIをリリースしましたそれが本当のゲームチェンジャーでしたそれ以来、機会は無限です今では、以下のことができます...

この投稿では、事前学習されたLLMをファインチューニング（FT）する方法について説明しますまず、FTの重要な概念を紹介し、具体的な例を示して終わります

最近、バイオファーマ企業の製造エグゼクティブとの協力により、私たちは生成型AI、具体的には大規模な言語モデル（LLM）の世界に深く入り込み、それらがどのように利用できるかを探求しました...

「ビジネスの自動化、カスタマイズ、コンプライアンスにおいて、OpenAIのエンタープライズソリューションを活用してくださいビジネスのオファリングと微調整の究極ガイド」

「これは、実践的な大規模言語モデル（LLM）の使用に関するシリーズの第4回目の記事ですここでは、プロンプトエンジニアリング（PE）について説明し、それを使用してLLM対応のアプリケーションを構築する方法について話しますまずは、...」

つい最近、私はChatGPTを使って自分自身のフランス語のチューターを作成したことを共有しました（それはオープンソースです、ところで）私はアプリの設計方法（特にバックエンド）と接続方法について説明しました...

前回の記事で、このロードマップの第1部では、機械学習のための出発点と方向性について簡単に説明しました初心者が堅固な基盤を築くためのシンプルな計画について話しました

今週、私たちはNLPの領域外でAIの2つの新しい進展を見ることに興奮しましたMeta AIの最新の開発では、彼らのOpen Catalystシミュレーターアプリケーションの発表が含まれています

機械学習は、通常、特徴量と結果の間の関係が複雑で、ヒューリスティックスやif-elseで簡単にハードコードすることができない特定の複雑な問題を解決するのに優れています

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