アクション満載のトレーニングの時間へ､ おかえりなさい｡
それで､ 同じようにイベントをリストアップする機能を実行すると､ 5分ほど待たされた後､ いろいろなものが表示されるようになった｡
この10大会を見てわかるのは､ トレーニングが行われているということだ｡
このメッセージには､ 500のうちステップ0､ ステップ1､ ステップ2､
ステップ3が表示されている｡
そして､ ここでもトレーニングロスが見られる｡
トレーニング・ロスというのは､ 私たちが減らしたいものであり､ それは私たちに良い結果を示してくれるものだ｡
そして､ これを再実行するたびに､ すでにステップ118に進んでいることがわかるだろう｡
だから､ これで我慢しなければならないとしたら､ これはちょっと難しいことだ｡
しかし､ 私たちはウェイトとバイアスを使うので､ そうしない｡ ここにあるのは､ トレーニングに沿ったフォローができるゴージャスなウェイトとバイアスの画面だ｡
そして私たちが見ることができるのは､ トレーニングの成果であり､ 何が起こっているかを見ることだ｡
ページが更新されたから更新されただけだ｡
そして､ 何が起こっているのかを見たり､ 洞察したりすることができるだろう｡
さて､ この種のトレーニングを実施しているときに必ず目にするのが､ 最初の数バッチステップで劇的な低下が見られるということだ｡
うーん､ それは必ずしも興奮することではないんだ｡
通常､ そこで起こっていることは､ モデルが､
ドル記号があるという事実や､ 小数点以下をどこに置くかといった､
ほとんど言うまでもないような構造の部分を､ 非常に素早く学習しているということです｡
これは全くの憶測だが､ そのようなこと､ つまり構成に関する明白な事柄があるからこそ､
トレーニングは最初の数ステップを非常に素早く下り､ 明白な事柄を片付けて､ まともなパターンに従うようになるのだ｡
あなたが本当に求めているのは､ その時点からの継続的な進歩であり､ 一般的には､ トレーニングがうまくセットアップされていれば､
正解も不正解もない｡
だから､ 私が今言っていることすべてに例外がある｡
しかし､ 一般的に言えば､ ある程度のバリエーションは欲しいところだ｡
最適化を図り､ さまざまな可能性を模索しているのだから｡
そして､ あなたが求めているのは､ 時間の経過とともに､
個々のバッチステップが上がったり下がったりする一方で､
損失が徐々に減少していくような傾向です｡
これは､ 推測という点で､ あるデータポイントが他のデータポイントよりうまくいっているという事実を表している｡
しかし､ まだ改善傾向やトレンドがあるようには思えない｡
少なくとも､ そう見える｡
だから､ 願わくば君たちもこれを実行して､ 何が起こるか注意深く見守っていてほしい｡
ええと､ 全部通すと10分か15分くらいかかると思うけど､ このリストの中で今どの位置にあるか見てみよう｡
もう半分が終わったところだ｡
最後に到達すると､ 結果を検証するステップを経て､ OpenAI側でいくつかの確認チェックが行われ､
ステータスに表示されます｡
ええと､ そして実際に､ この実行が完了すると同時に､ 完了したことを伝えるメールが届く｡
そして､ 次のビデオでピックアップするときには､ もう走っている｡
そこで会おう｡