コース概要

ファインチューニングの概要

  • 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
  • 事前学習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
  • 探査的データ分析と前処理

ファインチューニング技術

  • 転移学習と特徴抽出
  • Hugging Faceを使用し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ためのファインチューニング

大規模言語モデル(LLMs)のファインチューニング

  • NLPタスク(例:テキスト分類、要約)に適応させるLLMs
  • カスタムデータセットを使用したLLMsの学習
  • プロンプトエンジニアリングを用いたLLMsの挙動制御

最適化と評価

  • ハイパーパラメータの調整
  • モデル性能の評価
  • 過学習と未学習への対処

ファインチューニング労力のスケーリング

  • 分散システムでのファインチューニング
  • クラウドベースソリューションを活用したスケーラビリティ
  • 事例:大規模な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
  • ゼロショット学習とフェアショット学習
  • LoRA(Low-Rank Adaptation)技術の探求

まとめと次なるステップ

要求

  • 機械学習の基礎知識
  • Pythonプログラミングの経験
  • 事前学習済みモデルとその応用に関する知識

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

関連カテゴリー