実は計画を少し変更した｡
今日はこれで終わりにする｡
この時点で3日目｡ 4日目はウエイトとバイアスの結果を見たり､
トレーニングの進捗状況を調べたりする｡
ええと､ その時点でHuggingfaceのハブのモデルもお見せできます｡
それに､ モデルを訓練するのにかかる費用については､ 少し口が滑ったかもしれない｡
このコースの一環として､ ハイパーパラメーター最適化について調べたり､
これを楽しんだりするために､ 本当に多くのお金を費やす必要はない｡
トレーニング・データ・セットを扱いやすいサイズに縮小し､ より賢明なパラメーターを設定することで､
通常仕様のGPUボックスでトレーニングを行い､ このプロジェクトにわずか数セントを費やすことができます｡
私のような完全なオタクになって､ トップエンドのボックスで何本も走り､
5ドルも10ドルも使いたいのなら､ それはそれで必要なことだ｡
でも､ その必要はまったくない｡
しかし､ 自分自身を褒め称える時間は絶対に必要だ｡
トレーニングランが行われている｡
今､ 私が話している間､ それが動いていることを願っている｡
そしてあなたは今､ 説明できる立場にいる｡
Qローラはオープンソースのモデルを微調整するのにかなり適している｡
私がターゲット・モジュールの話をするのにうんざりしているのは確かだが､ 今は､ 学習率や､
ああ､ アルファ､ ああ､ ドロップアウト､ その他オプティマイザーなどさまざまなことを説明するのは､
あなたにとってはごく当たり前のことで､ 複雑なことなんだ｡
これは大きな意味でのスキルアップだ｡
おめでとう｡
とてつもない進歩だ｡
そして次回はウェイトとバイアスに行き､ 何が起きているのか見てみよう｡