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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。