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WEBVTT
00:01.100 --> 00:02.660
実は計画を少し変更した。
00:02.660 --> 00:04.910
今日はこれで終わりにする。
00:04.940 --> 00:11.540
この時点で3日目。 4日目はウエイトとバイアスの結果を見たり、
00:11.540 --> 00:18.620
トレーニングの進捗状況を調べたりする。
00:18.860 --> 00:23.150
ええと、 その時点でHuggingfaceのハブのモデルもお見せできます。
00:23.150 --> 00:30.050
それに、 モデルを訓練するのにかかる費用については、 少し口が滑ったかもしれない。
00:30.050 --> 00:35.660
このコースの一環として、 ハイパーパラメーター最適化について調べたり、
00:35.660 --> 00:43.370
これを楽しんだりするために、 本当に多くのお金を費やす必要はない。
00:43.580 --> 00:49.280
トレーニング・データ・セットを扱いやすいサイズに縮小し、 より賢明なパラメーターを設定することで、
00:49.280 --> 01:02.120
通常仕様のGPUボックスでトレーニングを行い、 このプロジェクトにわずか数セントを費やすことができます。
01:02.120 --> 01:07.890
私のような完全なオタクになって、 トップエンドのボックスで何本も走り、
01:07.890 --> 01:15.690
5ドルも10ドルも使いたいのなら、 それはそれで必要なことだ。
01:15.990 --> 01:18.060
でも、 その必要はまったくない。
01:18.810 --> 01:26.580
しかし、 自分自身を褒め称える時間は絶対に必要だ。
01:26.610 --> 01:28.830
トレーニングランが行われている。
01:28.860 --> 01:32.880
今、 私が話している間、 それが動いていることを願っている。
01:33.300 --> 01:35.700
そしてあなたは今、 説明できる立場にいる。
01:35.700 --> 01:38.730
Qローラはオープンソースのモデルを微調整するのにかなり適している。
01:38.730 --> 01:45.360
私がターゲット・モジュールの話をするのにうんざりしているのは確かだが、 今は、 学習率や、
01:45.360 --> 01:52.410
ああ、 アルファ、 ああ、 ドロップアウト、 その他オプティマイザーなどさまざまなことを説明するのは、
01:52.410 --> 01:57.330
あなたにとってはごく当たり前のことで、 複雑なことなんだ。
01:57.330 --> 02:00.030
これは大きな意味でのスキルアップだ。
02:00.030 --> 02:01.800
おめでとう。
02:01.800 --> 02:03.780
とてつもない進歩だ。
02:03.810 --> 02:08.730
そして次回はウェイトとバイアスに行き、 何が起きているのか見てみよう。