微調整の基本概念
- 微調整 (微調整) とは、モデルがタスクによりよく適応できるように、事前トレーニングされたモデルに基づいてさらにトレーニングするためにタスク固有のデータを使用することを指します。ChatGPT の場合、微調整とは、対話データを使用して事前トレーニングされた言語モデルをさらにトレーニングし、モデルが対話応答をより適切に生成できるようにすることを指します。
GPT 微調整の一般的な手順は次のとおりです。
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データ収集: 特定のタスクまたはドメインに関連するデータを収集します。たとえば、グラフ ジェネレーターをトレーニングしている場合は、グラフとそれに関連するテキストの説明を含むデータ セットを収集する必要がある場合があります。
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データの準備: グラフ GPT モデルの入力要件に適合するようにデータを準備します。これには、データの前処理、トークン化、セグメント化などの手順が含まれる場合があります。
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モデルの微調整: 準備されたデータを使用してグラフ GPT モデルを微調整します。微調整は、事前トレーニングされたモデル上で追加のトレーニングを実行することで実現できます。
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モデルの評価: 微調整されたモデルは、評価データセットを使用して評価されます。評価は、モデルが特定のタスクでどの程度うまく機能するかを理解し、さらに微調整やハイパーパラメーターの調整が必要かどうかを判断するのに役立ちます。
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導入と推論: 微調整されたモデルを実際のアプリケーションに導入し、推論に使用します。