WEBVTT 00:01.490 --> 00:03.500 さて、 結果を発表しよう。 00:03.500 --> 00:04.880 完成まで走りきった。 00:04.880 --> 00:07.010 そしてここにある。 00:07.940 --> 00:11.060 だから、 ちょっと立ち止まって。 00:11.090 --> 00:19.040 実際、 微調整前の結果よりも少し悪いことが判明した。 00:19.490 --> 00:21.560 そうだろうね。 00:21.560 --> 00:23.690 ただ、 とても似ているんだ。 00:23.690 --> 00:26.510 実際、 モデルが悪くなったわけではない。 00:26.510 --> 00:32.960 この場合、 微調整が役に立たなかったのではないかと思う。 00:32.960 --> 00:37.520 私は冒頭で、 このセッションには残念なことがあると警告した。 00:37.730 --> 00:42.290 とはいえ、 いくつか改善された点もある。 00:42.320 --> 00:45.770 残念ながら、 このビジネス指標には反映されていない。 00:45.890 --> 00:50.810 しかし、 最も大きな異常値という点では改善されている。 00:50.810 --> 00:57.980 覚えているかどうかわからないが、 以前このテストを実施したときは、 1000の範囲外のことも推測していた。 00:58.010 --> 01:02.150 私は、 そのようなポイントがあまりにも高すぎることを示したと思う。 01:02.150 --> 01:09.860 そして、 500のデータを見たところ、 それほど高い値段のものはないということがわかった。 01:09.860 --> 01:14.750 そのため、 そのようなニュアンスでの修正が行われている。 01:14.780 --> 01:18.110 しかし、 それ以外は特に役に立っていない。 01:18.110 --> 01:23.780 そして実際、 残念なことに、 このセット、 このテストセットでは、 少なくとも、 我々が本当に注目しているこのビジネス指標である総差異によれば、 01:23.780 --> 01:30.170 実際には妨げになっているように見える。 01:30.350 --> 01:33.500 だから、 私たちにとっては気が重い瞬間だ。 01:33.500 --> 01:38.120 次のビデオで、 その理由を説明するよ。 01:38.120 --> 01:43.040 また、 フロンティア・モデルの微調整が非常に役立つ時と、 そうでない時がある。 01:43.040 --> 01:47.060 そして、 恐れることはない。 01:47.060 --> 01:51.260 たとえこれが後退であったとしても、 私たちはもっと多くを見ることができるだろう。 01:51.290 --> 01:52.130 それではまた次回。