From the uDemy course on LLM engineering.
https://www.udemy.com/course/llm-engineering-master-ai-and-large-language-models
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いやはや、 いやはや、 長い一日だったが、 おめでとう。 |
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私たちは、 トレーニングに使用するデータのサンプルとなるよう、 細心の注意を払ってデータセットを作成しました。 |
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00:16.340 --> 00:23.450 |
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そして最後に、 私たちはもちろんそれをハグする顔のデータセット、 つまりトレーニング部分とテスト部分を持つデータセットディクトにし、 |
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ハグする顔ハブにアップロードした。 |
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JupyterLabで私がしてきた様々なことに慣れ親しみながら、 |
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00:31.880 --> 00:46.820 |
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この説明をすべて読み終えたなら、 この後のセッションで使える自分のデータセットがハブの中にあることになります。 |
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00:46.820 --> 00:50.060 |
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ここまで来られたことを祝福したい。 |
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Llmsを使った商業的なビジネス問題を解決するための5つのステップ戦略の理解、 |
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01:03.560 --> 01:20.180 |
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3つの異なる最適化テクニックの比較、 データセットのキュレーションの詳細などです。 |
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というわけで、 次回はベースラインモデルについて。 |
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01:25.550 --> 01:29.210 |
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我々は伝統的な機械学習ソリューションを作るつもりだ。 |
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そして、 伝統的なテクニックと先進的なテクニックを適用し、 何が良い結果をもたらすかを見極めるつもりだ。 |
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そして、 私はそれを楽しみにしている。 |
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そこでまた会おう
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