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WEBVTT
00:00.800 --> 00:02.540
本題に入ろう。
00:02.690 --> 00:12.260
そこで、 何が起こっているかをすべて見ることができ、 データに深く入り込むことができるのが、 Weights and Biasesと呼ばれる美しいプラットフォームだ。
00:12.380 --> 00:17.330
とにかく個人使用なら完全に無料だし、 超優秀だ。
00:17.360 --> 00:20.180
ここに行けばいい
00:20.210 --> 00:22.340
あの......ワンドブはウェイトとバイアスです。
00:22.580 --> 00:25.400
登録するには、 無料アカウントを作成してください。
00:25.400 --> 00:27.080
希望しないなら、 その必要はない。
00:27.110 --> 00:29.450
これは完全にオプションである。
00:29.480 --> 00:32.660
これにより、 走りながらトレーニングを視覚化することができる。
00:32.660 --> 00:36.680
とても満足できるので、 強くお勧めする。
00:36.740 --> 00:41.810
ええと、 くねくねした線がたくさん見えないと、 僕の中ではトレーニングをする意味がないんだ。
00:41.810 --> 00:44.930
信じてほしいのは、 私たちはたくさんのくねくねしたラインを持っているということだ。
00:44.930 --> 00:52.790
今日だけでなく、 あと2週間もすれば、 たくさんのチャートが表示されるでしょう。 ウェイトとバイアスにアクセスして、
00:52.790 --> 00:57.950
無料アカウントにサインアップするか、 すでにお持ちかもしれませんが、
00:57.950 --> 01:09.750
アバター・メニューの設定メニューから、 OpenAIなどで使っているAPIキーとよく似たAPIキーを作成できます。
01:10.050 --> 01:15.870
そしてOpenAIのダッシュボードに行き、 ノートブックのここにリンクを貼っておきます。
01:15.900 --> 01:25.590
そのページを開くと、 ページの真ん中あたりに統合という項目があり、 ウェイトとバイアスのキーを入力する欄がある。
01:25.590 --> 01:36.600
そうすれば、 あなたのOpenAIのアカウントが重みとバイアスに接続され、 重みとバイアスで起こっている微調整のプロセスを見ることができます。
01:36.630 --> 01:38.520
それは素晴らしいことだ。
01:38.520 --> 01:41.670
だから強く勧めるが、 必須ではない。
01:41.700 --> 01:48.660
それができたと仮定して、 重みとバイアスの統合を設定するこの行を実行したい。
01:48.900 --> 01:50.280
それに名前をつけることもできる。
01:50.280 --> 01:53.520
私はこのプロジェクトの名前を一般的に呼んでいる。
01:53.520 --> 01:55.410
全体的に、 このプロジェクトはたくさんやることになるだろう。
01:55.410 --> 02:00.360
私はプライサーと呼んでいるが、 今回はGPTプライサーと呼ぶことにする。
02:00.390 --> 02:06.720
GPTは商品の価格設定をするために微調整されたバージョンです。
02:06.750 --> 02:08.640
だから、 それを実行するんだ。
02:08.880 --> 02:11.790
今、 セッティングをしているところだ。
02:11.820 --> 02:13.920
しかし、 これだ。
02:13.920 --> 02:15.450
この人々だ。
02:15.450 --> 02:18.780
実際に微調整を行うのはこの時期だ。
02:18.810 --> 02:29.430
私たちは新しいOpenAI APIを呼び出します。 これは、 OpenAIのファインチューニング・ドットジョブ・ドットが作成する大きな大きなものです。
02:29.700 --> 02:31.140
そして、 私たちが通過するもの。
02:31.140 --> 02:36.390
だから、 ファイルをアップロードして戻ってきたのがこれなんだ。
02:36.390 --> 02:37.560
IDがある。
02:37.560 --> 02:43.500
ファイルを識別するIDがあることをお見せしよう。
02:45.690 --> 02:47.100
これがファイル名だ。
02:47.100 --> 02:50.040
OpenAIに関しては、 私たちはもっとシンプルな名前を考えていた。
02:50.040 --> 02:52.140
これがファイル・オブジェクト全体だ。
02:52.170 --> 02:53.940
少し前に見たのを覚えているだろう。
02:53.970 --> 02:57.390
これがファイルIDで、 これがその詳細のすべてだ。
02:57.570 --> 02:59.520
これがIDだ。
02:59.520 --> 03:02.760
そこで、 トレーニングファイルのIDを提供する。
03:02.760 --> 03:05.370
また、 検証ファイルのIDも提供する。
03:05.400 --> 03:13.010
今回のケースでも厳密には必要ないが、 良い練習方法であり、 将来的に微調整を行う際には必ず行うことになるだろう。
03:13.040 --> 03:13.820
おそらくね。
03:13.940 --> 03:15.500
我々はモデルを提供する。
03:15.530 --> 03:21.140
今、 私は多くの人にGPTを勧めているが、 その理由のひとつは推論で実行した方が安くなるからだ。
03:21.140 --> 03:23.780
せいぜい2、 3セントだろう。
03:23.900 --> 03:31.820
それと、 以前、 オリジナルモデルを走らせたときのことを思い出してほしいんだが、 GPTは大柄な選手用とミニ用でかなり似たようなパフォーマンスで、
03:31.820 --> 03:36.650
両者に大きな差はなかったんだ。
03:36.650 --> 03:41.300
だから、 小さいほうを微調整したほうがよさそうだ。
03:41.390 --> 03:44.180
種があるということは、 再現性があるということだ。
03:44.510 --> 03:46.070
ええと、 エポック数。
03:46.070 --> 03:47.090
だからこれはオプションだ。
03:47.090 --> 03:54.020
エポック数を指定する必要はない。
03:54.050 --> 03:55.910
自分で決めさせればいい。
03:55.910 --> 04:02.480
通常推奨されているよりも500データポイント多い、 かなりの量のデータを提供しているので、
04:02.480 --> 04:04.340
1つに修正したい。
04:04.490 --> 04:08.230
それで、 複数のエポックをやる意味がないと思ったんだ。
04:08.230 --> 04:15.320
もっとやりたいと思ったら、 何度もエポックするのではなく、 たくさん持っているトレーニングデータの量を増やせばいいのだ。
04:15.440 --> 04:18.890
ここで重みとバイアスの統合を指定する。
04:18.890 --> 04:23.120
ウェイトやバイアスを使いたくない場合は、 この行を完全に削除することだけは避けてください。
04:23.540 --> 04:31.280
それから、 サフィックスはオプションで、 作成するモデルの名前に含めるだけです。
04:31.430 --> 04:35.300
ただ、 モデルにちゃんとした名前をつけたいなら、 できることだ。
04:35.540 --> 04:37.940
ええと、 それだけなんだ。
04:37.940 --> 04:42.200
ハイパーパラメーターという言葉に出会ったことがないかどうかだけ書いておこう。
04:42.230 --> 04:49.970
ハイパーパラメーターとは、 データサイエンティストたちが、 トレーニングがどのように機能するかをコントロールするための余分なノブやホイール、
04:49.970 --> 04:55.790
設定のことだ。
04:55.820 --> 04:59.600
追加で設定できるパラメータがあれば、 何でもいい。
04:59.630 --> 05:02.870
いろいろな可能性を試してみて、 状況が良くなるか悪くなるかを確認する。
05:02.870 --> 05:11.250
異なる値を試してみて、 それが良くなるか悪くなるかを見るこのプロセスは、 ハイパーパラメーターの最適化として知られている。
05:11.580 --> 05:13.680
ハイパーパラメーターのチューニングも。
05:13.980 --> 05:19.290
これはすべて、 試行錯誤を意味する非常に洒落た言葉だ。
05:19.290 --> 05:21.030
これが設定だと言っているんだ。
05:21.030 --> 05:23.640
それが良くなるのか悪くなるのか、 僕らにはわからない。
05:23.640 --> 05:27.180
これには何の理論もない。
05:27.180 --> 05:30.630
だから、 いろいろな可能性を試して、 何が起こるか見てみよう。
05:30.780 --> 05:32.460
しかし、 誰もそんなことは言いたがらない。
05:32.460 --> 05:37.260
だからみんなハイパーパラメーター最適化と言うんだ。
05:37.500 --> 05:39.750
だから、 そう呼ぶことにする。
05:39.840 --> 05:42.720
そのためにハイパーパラメーターを渡す。
05:42.720 --> 05:48.420
また、 ハイパーパラメーターの最適化を行い、 さまざまなエポックを試したいのであれば、
05:48.450 --> 05:50.250
そうすべきだろう。
05:50.250 --> 05:52.740
とにかく、 私は十分に話した。
05:52.740 --> 06:00.120
私たちはこの男を走らせ、 それが走ることを気に入り、 戻ってくるのは微調整の仕事だ。
06:00.420 --> 06:04.770
作成されたとき、 エラーはなかったと書いてある。
06:04.800 --> 06:05.760
まだだ。
06:05.940 --> 06:08.610
ええと、 誰もいないところで終わっている。
06:08.850 --> 06:12.750
ハイパーパラメータとエポック数です。
06:13.090 --> 06:14.740
それがモデルだ。
06:14.950 --> 06:19.390
それから、 私たちが持ち込んだファイル。
06:20.050 --> 06:26.050
ええと、 では、 ここに今あるすべての仕事をリストアップします。
06:26.050 --> 06:28.390
そして、 一番新しいものから始まる。
06:28.390 --> 06:40.600
このジョブを実行すると、 このジョブがこのジョブと一致することが確認できます。
06:40.600 --> 06:47.950
同じ仕事について話しているわけだが、 何が起こっているのか、 このどこかでわかるだろう?
06:48.850 --> 06:53.380
ええと、 実は、 まず、 このジョブIDを覚えておく必要がないようにしましょう。
06:53.380 --> 06:56.050
ジョブIDを変数にしてみよう。
06:56.380 --> 06:58.420
ただ、 それが私たちの期待するものであることを確認してほしい。
06:58.420 --> 07:03.940
この仕事をプリントすれば、 IDはあそことあそこが一致する。
07:03.940 --> 07:09.280
これは現在のランの名前であり、 それを参照するために使用するジョブIDである。
07:09.280 --> 07:16.300
このリトリーブを呼び出して、 何が起こっているのか情報を得ることができる。
07:16.750 --> 07:19.570
ここから何が学べるか考えてみよう。
07:20.200 --> 07:25.240
ええと、 ここのどこかに "実行中 "と書いてあるはずだ。
07:27.040 --> 07:31.960
ええと、 でもとにかく、 何が起こっているのかが本当にわかる最も重要なことは、
07:31.960 --> 07:39.370
この次の行にある、 ジョブIDに渡されるイベントのリストです。
07:39.370 --> 07:42.880
そして、 今これを実行すれば、 本当にビジネスが見えてくる。
07:42.880 --> 07:44.680
まだ2回しか開催されていない。
07:44.890 --> 07:49.600
ええと、 そして、 一番新しいイベントが一番上に来るように順番にリストアップされているんだ。
07:49.600 --> 07:57.520
つまり、 ジョブの微調整とトレーニングファイルの検証という2つのイベントが発生した。
07:58.660 --> 08:04.840
そして次に起こるのは、 時間をかけてファイルを検証することだ。
08:04.840 --> 08:06.730
そしてトレーニングを開始するんだ。
08:06.730 --> 08:08.230
そこからが面白くなる。
08:08.260 --> 08:12.970
そして、 そのポイントに到達するまでに2、 3分かかりそうなので、 次のビデオのために休憩する。
08:12.970 --> 08:14.620
次のビデオでは、 それを見てみよう。
08:14.650 --> 08:16.180
トレーニングの実際
08:16.180 --> 08:17.770
向こうで会おう。