教えることは難しい：小さなモデルを訓練し、大きなモデルを上回る方法

指導厳しい美容の世界：小さなモデルを鍛え、大物モデルを超える方法

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大規模モデルの知識の蒸留は複雑ですが、新しい手法が素晴らしいパフォーマンスを示しています

大規模自然言語モデル（LLM）とfew-shot learningは、これらのモデルを未知のタスクに使用できることを示しています。ただし、これらのスキルにはコストがかかります：膨大なパラメーターの数が必要です。つまり、専門的なインフラストラクチャーも必要であり、最先端のLLMはほんの一部の企業や研究チームのみに制限されます。

• 本当に各タスクに専用のモデルが必要なのでしょうか？
• 特定のアプリケーション用にそれらを置き換えることができる専用のモデルを作成することは可能でしょうか？
• 特定のアプリケーションのために巨大なLLMと競合する小さなモデルをどのように作成できるのでしょうか？多量のデータは必要でしょうか？

この記事では、これらの質問に答えます。

「教育は人生での成功の鍵であり、教師は学生の人生に恒久的な影響を与えます。」- Solomon Ortiz

チャンピオンと対戦！

教えることの芸術は発見を助ける芸術です。- Mark Van Doren

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• データサイエンティストのツールボックス：解析
• In Japanese ゼファー7Bベータ：必要なのは良い教師だけです (Zefā 7B bēta Hitsuyō na no wa yoi kyōshi dake desu)

大規模自然言語モデル（LLM）は革命的な能力を示しています。たとえば、状況に応じた学習などの曖昧な振る舞いに研究者は驚かされています。これにより、より大きなモデルへのスケールアップが行われており、さまざまなパラメーターを超える新しい能力を探索しています。

状況に応じた学習のすべて

大規模自然言語モデルの強力さの秘密とは

towardsdatascience.com

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