【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.) - Qiita

【完全保存版】GPT を特定の目的に特化させて扱う (Fine-tuning, Prompt, Index, etc.)OpenAIChatGPTlangchainGPT-4LlamaIndex ChatGPT に代表される今日の AI ブームを牽引しているのは 大規模言語モデル（Large-scale Language Model, LLM） と言っても過言ではないでしょう。LLM とは大量のテキストデータを使ってトレーニングされた自然言語処理のモデルで、代表的なものに、GPT（OpenAI）、Llama（Meta）、PaLM（Google）があります。我々開発者は、事前学習されたこれらのモデルを使って簡単にアプリケーションを作ることができます。 LLM が遂行可能な言語的タスク LLM を使って行える言語的タスクには次のような種類があります： Classification: 感情やポジ

[nemoba]

プロンプトエンジニアリングも結局、論文やモデルベースの性能論に落ち着いて、コミュニケーション力とか言ってたやつらが一瞬で駆逐されてしまった。

[rasterson]

登記や相続あるいは税務等に特化した学習させて司法書士や税理士に頼まずに手続き出来るようになると良いね。そもそも委任してるだけで自分でするべき手続きだし。そもそもルール明確だしAIでなくてもいけるかな。

[nemissah]

“あくまでもここまでの説明は例なのでいくつか補足します。 Embedding 前の加工には様々なバリエーションがある テキストをそのまま Embedding するのではなく適切なテキストに変換してから Embedding することでより良い結果

[rxh]

深津氏がちゃいちゃいやっているのを見るのも面白いけど、自分はこのあたりをじっくり理解したいな。

[filinion]

プロンプトエンジニアリングというのも、ポケベルでメッセージ送るみたいな一時の仇花だよなあ…。技術の進歩でたちまち不要になる…。

[kotoripiyopiyo]

ai

[misshiki]

“LLM（とりわけ GPT）を含むシステムを特定の目的にカスタマイズする方法とこれからの展望についてまとめ”

[tekitou-manga]

まだ俺達は専用チューニングされたGPTの本当の姿見てないんだな……

[craftone]

素晴らしい！

[dlive1]

GPT（OpenAI）、Llama（Meta）、PaLM（Google）「適切なデータセットを作成する」 のが Fine-tuning の成否のほとんど全て

[nunota]

メールのやり取りをインプットデータにして、自動でQA対応してくれたらなぁ

[yamadar]

『GPT を特定の目的に特化させて扱う方法として、Fine-tuning と Prompt Design を紹介し、それぞれについて解説しました。加えて、それらの実用に向けたときの課題と参考になるかもしれない資料をまとめました』

[mayumayu_nimolove]

プロンプトチューニングの話

[propella]

よくまとまってて助かります。

[sds-page]

ちょっと理解しきれない所あるけどこれをChatGPTに入れたらいい感じに解説してくれるんだろうか

[irh_nishi]

よくまとまったまとめ。

[hatakazu93]

技術

[test85]

“ましょう。”

[hihi01]

大変勉強になります。

[awawawann]

メモ

[ussiik1]

Fine-tuning と Prompt Design については二者択一の議論ではありません。組み合わせて使用することも十分可能です。しかし、どちらかを選択する場合があると思うので（半ば無理矢理） Fine-tuning と Prompt Design を比較してみます

[onesplat]

なんかちょいちょいウケるな。PythonとTSの両方の例があるのかわいい。若さを感じる

[kiririmode]

GPTを特化させる方法としてfine-runingとプロンプトエンジニアリングがある。コストにも効いてくる