LLM入門
合計 1 件の記事があります。
現在 1 ページ中の 1 ページ目です。
3.2 LLMのトレーニングステップ | フォワードプロパゲーションとバックプロパゲーションの解説
LLM(大規模言語モデル)のトレーニングプロセスをエンジニア向けに解説。初期化からフォワードプロパゲーション、ロス計算、バックプロパゲーションまで、トレーニングの主要なステップと学習率やハイパーパラメータ調整の重要性について説明します。
2024-09-13
カテゴリー
検索履歴
会話履歴 4205
LLM 738
大規模言語モデル 733
言語モデル 700
生成型要約 677
GPT-2 テキスト生成 652
注意メカニズム 649
GPT テキスト生成 638
NLP トランスフォーマー 634
エンジニア向け 622
クロスエントロピー損失 621
マルコフ連鎖 616
LLM テキスト生成 613
教育AI 612
LLM 要約 598
バイアス 問題 597
バッチサイズ 597
データ前処理 596
パーソナライズドコンテンツ 594
トレーニング 586
トークン化 579
自動要約 577
数学的アプローチ 572
セルフアテンション 553
ミニバッチ学習 551
ロス計算 546
LLM リアルタイム処理 544
コード生成 544
FAQシステム 541
線形代数 532
チーム
任 弘毅
株式会社レシートローラーにて開発とサポートを担当。POSレジやShopifyアプリ開発の経験を活かし、業務のデジタル化を促進。
下田 昌平
開発と設計を担当。1994年からプログラミングを始め、今もなお最新技術への探究心を持ち続けています。