From the uDemy course on LLM engineering.
https://www.udemy.com/course/llm-engineering-master-ai-and-large-language-models
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00:01.490 --> 00:03.500 |
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さて、 結果を発表しよう。 |
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完成まで走りきった。 |
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そしてここにある。 |
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00:07.940 --> 00:11.060 |
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だから、 ちょっと立ち止まって。 |
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実際、 微調整前の結果よりも少し悪いことが判明した。 |
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そうだろうね。 |
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00:21.560 --> 00:23.690 |
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ただ、 とても似ているんだ。 |
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00:23.690 --> 00:26.510 |
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実際、 モデルが悪くなったわけではない。 |
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00:26.510 --> 00:32.960 |
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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。 |
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00:32.960 --> 00:37.520 |
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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。 |
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00:37.730 --> 00:42.290 |
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とはいえ、 いくつか改善された点もある。 |
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00:42.320 --> 00:45.770 |
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残念ながら、 このビジネス指標には反映されていない。 |
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00:45.890 --> 00:50.810 |
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しかし、 最も大きな異常値という点では改善されている。 |
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00:50.810 --> 00:57.980 |
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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。 |
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00:58.010 --> 01:02.150 |
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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。 |
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01:02.150 --> 01:09.860 |
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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。 |
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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。 |
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01:14.780 --> 01:18.110 |
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しかし、 それ以外は特に役に立っていない。 |
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01:18.110 --> 01:23.780 |
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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、 |
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実際には妨げになっているように見える。 |
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だから、 私たちにとっては気が重い瞬間だ。 |
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01:33.500 --> 01:38.120 |
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次のビデオで、 その理由を説明するよ。 |
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01:38.120 --> 01:43.040 |
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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。 |
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そして、 恐れることはない。 |
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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。 |
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それではまた次回。
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