あなたの言語モデルやAPIを活用するためのヒント

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トレーニング、微調整、プロンプト、RAG… 何をすべきか？！

ゼロからトレーニングするべきか、微調整を行うべきか、プロンプト工学を行うべきか、それともリトリーバルオーグメントジェネレーション（RAG）を行うべきか、自問したことはありますか？

可能性は数多くありますが、それぞれに特定の目的と関連するコストがあります。

品質、コスト、使用の簡便さのバランスを保ちながらLLMの性能を向上させるために知っておく必要があるすべてのことがここにあります。✨🚀

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• ディープシークLLM：中国の最新の言語モデル
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リトリーバルオーグメントジェネレーション（RAG）は現在非常に人気があります。しかし、微調整、簡単な「プロンプト」、ゼロからのトレーニングの違いは何でしょう？いつどれを使用すべきでしょうか？

高速なGPT-4を起動し、プロンプト工学を試し、必要に応じて再調整のフルトレーニングなしでスタイル固有のLLM適応を試してみてください。

モデルの幻覚や不正確な出力が多い場合は、RAGを試してモデルの正確さと知識を向上させてみてください。

微調整に関しては、LoRaとQLoRaによる低コストの微調整を試してみてください。ビデオや無料のコース（以下参照）では、大規模なモデルの改良について詳しく説明し、ゼロからモデルをトレーニングするために必要なデータセットとリソースについても議論しています。

これはあなたが絶対に知っておく必要があることの短い概要でした… このビデオでLLMの最適化スキルを洗練させるための開発者やAI愛好家をガイドするものを詳しく学びましょう。

P.S. もしこの投稿が役に立ったら、私たちはActiveloop、Towards AI、Intel Disruptor Initiativeとの共同での無料のコースでさらに多くを教えています… チェックしてみてください！

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このコースはあなたのためですか？

ゼロからLLMをトレーニングし、微調整する方法を学びたいし、中級のPython知識を持っているのであれば、このコースを受講して完了できるはずです。

このコースは、AI初心者、現在の機械学習エンジニア、学生、AIへのキャリア転換を検討しているプロフェッショナルなど、幅広い対象の方を念頭に設計されています。

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