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コース概要
DeepSeek LLMのファインチューニング入門
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DeepSeek-R1やDeepSeek-V3など、各種DeepSeekモデルの概要説明。
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LLMのファインチューニングが必要となる背景について解説する。
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ファインチューニングとプロンプトエンジニアリングの違いを比較する。
ファインチューニング用データセットの準備方法
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特定分野向けデータセットの選定・収集方法。
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データ前処理およびクリーニングのテクニックについて説明する。
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DeepSeek LLM用に最適化されたトークン化・データフォーマット設定法。
ファインチューニング環境のセットアップ手順
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GPUやTPUを活用した計算環境の設定方法。
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Hugging Face TransformersとDeepSeek LLMを連携させる手順。
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ファインチューニングの際に重要なハイパーパラメータについて解説する。
DeepSeek LLMのファインチューニング実践
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教師あり学習を用いたモデルのファインチューニング実施法。
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LoRA(低ランク適応)やPEFT(パラメータ効率型ファインチューニング)の利用方法。
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大規模データセット向けに分散処理を活用したファインチューニングの運用法。
ファインチューニング済みモデルの評価と最適化手法
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各種指標を用いたモデル性能の測定方法。
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過学習や未学習への対処法について解説する。
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推論速度や計算資源効率を向上させるための最適化テクニック。
ファインチューニング済みDeepSeekモデルの展開・運用手順
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API導入に向けたモデルパッケージ化の方法。
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各種アプリケーションとの連携手順について説明する。
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クラウドやエッジコンピューティング環境でのスケール拡大方法。
現実世界における活用例と適用シナリオ
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金融業界・医療分野・カスタマーサポート向けのファインチューニング事例。
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各業界での実装成功例に関するケーススタディ。
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特定分野向けAIモデル開発における倫理的配慮事項について説明する。
まとめおよび今後の展開について
要求
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機械学習および深層学習フレームワークに関する実務経験があること。
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Transformerモデルや大規模言語モデル(LLM)について理解していること。
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データ前処理およびモデル学習手法に関する基礎知識があること。
対象者
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LLMのファインチューニングに取り組みたいAI研究者。
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カスタムAIモデルの開発を行う機械学習エンジニア。
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AI技術を活用したソリューションの実装を目指す上級レベルの開発者。
21 時間