OpenAIの言語モデルのトレーニングプロセスを解説

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OpenAIの言語モデルのトレーニングプロセスを解説

目次

  1. イントロダクション
  2. データサイエンスとは
  3. 機械学習の基礎
  4. ニューラルネットワークの概要
  5. NLP(自然言語処理)の基本
  6. 機械学習プロジェクトの実装
  7. エンドツーエンドプロジェクトのデプロイ
  8. 特集:チャットGPTのトレーニング方法
  9. ラージランゲージモデルについて
  10. トレーニングデータの作成方法
  11. スーパーバイズドファインチューニングの重要性
  12. 強化学習によるモデルの改善
  13. チャットGPTの応用と将来性
  14. まとめと今後の展望

イントロダクション

はじめまして、私の名前はKrishnaikです。データサイエンスに関連した動画をアップロードしているYouTubeチャンネルへようこそ!私はこのチャンネルで、機械学習、ディープラーニング、ニューラルネットワーク、NLPなどに関連する動画を3年以上にわたりアップロードしています。私は常に基礎的な知識を重視し、数学的な概念から具体的な問題解決まで幅広くカバーしています。今回の動画では、より高度なトピックについて学ぶ機会を提供します。具体的には、チャットGPTのトレーニング方法について話します。これ以前にもすでに幾つかの関連動画をアップロードしていましたが、今回はそれらをまとめ、さらに深堀りして解説します。

# チャットGPTのトレーニング方法

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