AI工学研究所：3ファインチューニング（大規模言語モデルの微調整）

データベースの構造

モジュールの概要

1.LLMアーキテクチャ

• 以下のモデルの実装を調べる：
  • ラマ2（メタのオープンソースモデル）
  • Mistral-7b（効率的な70億パラメータモデル）
  • ミクストラル（エキスパート混合アーキテクチャ）
  • ジェマ（グーグルの最新寄稿文）
  • ラマ3（今後の実験）

2. 🛠️ 微調整技術

• 実施戦略
• LoRA（低ランク適応）の方法論
• 高度な最適化手法

3. 🏗️ モデルのアーキテクチャ分析

• モデルの構造に関する徹底的な研究
• パラメータ算出方法
• スケーラビリティに関する考察

4. 🔧 職業上の充実感

• プログラミング・タスクのためのコードラマ
• 視覚言語モデリング：
  • フローレンス2
  • パリジェンマ

5.💻実践的アプリケーション

• 統合されたジュピター・ノートブック
• レスポンス・ジェネレーション・パイプライン
• 推論実施ガイド

6. 🚀 高度なテーマ

• DPO（ダイレクト・プリファレンス・オプティマイゼーション）
• SFT（スーパーバイズド・ファイン・チューニング）
• 評価方法

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