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コース概要

ファインチューニングの紹介

  • ファインチューニングとは何か?
  • ファインチューニングのユースケースと利点
  • 事前トレーニング済みモデルと転移学習の概要

ファインチューニングの準備

  • データセットの収集とクリーニング
  • タスク固有のデータ要件の理解
  • 探索的データ分析と前処理

ファインチューニングの技法

  • 転移学習と特徴抽出
  • Hugging Faceを用いたトランスフォーマーのファインチューニング
  • 教師ありタスクと教師なしタスクのファインチューニング

大規模言語モデル(LLM)のファインチューニング

  • NLPタスク(例:テキスト分類、要約)向けにLLMを適応させる
  • カスタムデータセットでLLMをトレーニングする
  • プロンプトエンジニアリングでLLMの動作を制御する

最適化と評価

  • ハイパーパラメータのチューニング
  • モデルパフォーマンスの評価
  • 過学習と未学習への対応

ファインチューニングの規模拡大

  • 分散システムでのファインチューニング
  • スケーラビリティのためのクラウドベースソリューションの活用
  • ケーススタディ:大規模ファインチューニングプロジェクト

ベストプラクティスと課題

  • ファインチューニングの成功のためのベストプラクティス
  • 一般的な課題とトラブルシューティング
  • AIモデルのファインチューニングにおける倫理的考慮事項

高度なトピック(オプション)

  • マルチモーダルモデルのファインチューニング
  • ゼロショットおよびフューショット学習
  • LoRA(低ランク適応)技法の探求

要約と次のステップ

要求

  • 機械学習の基礎知識
  • Pythonプログラミングの経験
  • 事前トレーニング済みモデルとその応用への親しみ

対象者

  • データサイエンティスト
  • 機械学習エンジニア
  • AI研究者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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