講義1 はじめに
2 つの大規模言語モデル (LLM、大規模言語モデル):
- Base LLM：
テキストトレーニングデータに基づいて次の単語を予測します - 命令チューニングされた LLM：
命令に従おうとします
講義2 ガイド
Chatgpt を使用する 2 つの原則:
-
明確かつ具体的な指示を書く
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保留中のテキスト内の疑わしい指示テキストが誤って実行されるのを防ぐために、要約する必要があるコンテンツを明確な区切り文字 (指定なし) で区切ります。
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トレーニングサンプルの数が少ない場合
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モデルに考える時間を十分に与える
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タスクを完了するために必要な手順を指定します
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結論に飛びつく前に解決策について考えるようにモデルに指示します
。 モデルの制限事項:
講義 3 回の繰り返し
講義4 まとめ
- このモデルを使用すると、長いテキストを要約して、核となる情報をすばやく読みやすくすることができます。つまり、要約を生成できます。
講義5 推論
第6回 変換（翻訳）
- 文書の文法校正などに使用できます。
講義7延長
-
モデル温度の選択:
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これは、Bing によって設定された応答のトーンとして理解できます。より正確には、温度が 0 (Chatgpt3.5 のデフォルト値でもあります) に近いことを意味しますが、明らかに Bing のデフォルト値は 0 ではありません。
第8講 チャットボット
講義9のまとめ
- 最後に、
このノートはコースの概要の一部にすぎませんので、DeepLearning.AI のオリジナルビデオを視聴することをお勧めします。