私の伝統的な機械学習への進出に付き合ってくれてありがとう｡
僕らにとっては有益だったと思うし､ 君があまり気にしなかったことを願うよ｡
もしかしたら､ 私のように少し楽しんで､ 自分のモデルも試してみたかもしれない｡
並べてどのように見えるかを見てみよう｡
私たちはまず､ 無作為に選んだモデルからスタートした｡
その後､ 一定のモデルを試したが､ それでも146ドルの間違いだった｡
そして､ 特徴量と線形回帰モデルという適切なモデルを作成した｡
139ドルでは､ バッグ・オブ・ワードのモデル､ カウントベクトライザーと114ドルの方が全然良かった｡
パワフルな2ヴェクという言葉を重ねると､ 115ドルになるのが少し残念だった｡
単語2vecの次元が400であるのに対して､ bag of
wordsモデルには1000の次元があることにお気づきだろうか｡
それらのベクトルにはより多くの信号があり､ より良い結果が期待できるだろう｡
少し残念だったが､ すぐに挽回した｡
まず最初に､ サポートベクターマシンを使うと少し良くなるが､ その後､
ランダムフォレストが97ドルの誤差で窮地を脱する｡
そして､ 97ドルという価格は､ 製品の価格を予測することを考えると､
まだ期待外れだと言う考え方もある｡
でも､ 言っておくよ｡
私は､ あなた自身がそのような商品をいくつか選び､ やみくもに値段を付けてみることに挑戦したい｡
簡単なことじゃない｡
意外と難しいんだ｡
あのLEDライトに直面したとき､ さっきの例を見ていただいたと思うのですが､
もし私があれを見ていたら､ おそらく40ドルかそこらだと推測していたと思います｡
しかも200ドルとかだった｡
だから､ 何かについて説明されただけで､ それを理解するのは意外と難しいんだ｡
これはどこのスケールですか？
そして､ 電子機器かもしれないし､ 電化製品かもしれないし､ 自動車かもしれないし､
もちろん､ 私たちが選んだ他のカテゴリーかもしれない｡
だから､ テストセット全体で平均97ドル以内に収まるのは､ まったく悪くない｡
全然悪くないよ｡
でも､ もっとうまくやれる可能性はある｡
いずれわかるだろう｡
分かった｡
よくぞここまでたどり着いた｡
僕にとってはとても楽しいことだった｡
とにかくだ｡
あなたは私を大目に見てくれたし､ 気にならなかったと思う｡
しかし､ 恐れることはない｡ フロンティアに行く時が来たのだ｡
だから､ 次回はフロンティアモデルを使って商業的な問題を解決することについて話をするつもりだが､
その時はGPTの4つのミニに対してそのランナーを走らせ､ その結果を見るつもりだ｡
そして勇気を出す｡
目標を高く設定し､ テストデータセットを大物､ GPT four zero maxi､
フルバージョン､ 8月のフロンティアバージョンに対して実行するつもりだ｡
そして､ それは我々にとって大きな試練となるだろう｡
どうなるか見てみよう｡
LLMは､ 基本的にトレーニングデータを与えないから､ かなり難しいんだ｡
トレーニングデータを与える従来のモデルとは異なり､ 私たちは単純にテストデータをLLMに送り､
あなたの世俗的な知識をすべて考慮した上で､ これはいくらになりそうで､ いくらの価値があると思いますか？
そして､ それは簡単な問題ではない｡
つまり､ 従来の機械学習モデルには､ 訓練データセットに基づいて訓練されているという大きな利点があるのだ｡
これらのフロンティアモデルの場合､ 我々はただ説明を与え､ よし､ これはいくらだ､
と言うだけだ｡
彼らの様子は次のビデオで見てみよう｡