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微調整ジョブの送信: 従業員の編成
記事の紹介：シックス・トリプル・エイトは、任務を遂行するために規律と調整に依存していました。微調整ジョブを作成して送信することでこれを反映し、LLM が厳選されたデータセットから学習できるようにします。
OpenAIによる微調整
作成するとき
2025-01-06
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.NET Core、Python、Azure を使用した大規模言語モデル (LLM) の微調整
記事の紹介：目次 はじめに なぜ大規模な言語モデルを微調整するのでしょうか?ソリューションの概要 環境のセットアップ Python を使用したトレーニングと微調整 .NET Core への微調整されたモデルの統合 Azure への展開のベスト プラクティス 結論 はじめに 大規模言語モデル (LLM) は、人間のようなテキストを理解して生成する機能で広く注目されています。ただし、多くの組織は、汎用モデルでは完全には捕捉できない可能性のある、独自のドメイン固有のデータ セットと語彙を持っています。微調整により、開発者はこれらの大規模なモデルを特定の環境や業界に適応させることができるため、精度と関連性が向上します。この記事では、Python を使用して LLM を微調整し、結果のモデルを .NETCoreC# アプリケーションに統合してデプロイする方法について説明します。
2025-01-14
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12 月 Releem が MySQL の監視とパフォーマンスのチューニングをいかに簡単にするか
記事の紹介：エキサイティングな Releem アップデート: SchemaCheck、Windows Agent など! 今月の Releem アップデートでは、エージェント、ダッシュボード、プラットフォーム全体にわたる大幅な機能強化が提供されます。主な改善には、Schema Checks の導入、Windows 用 Releem Agent の起動、遅延の改善が含まれます。
2025-01-10
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微調整されたモデルによる推論: メッセージの配信
記事の紹介：第二次世界大戦中、シックス トリプル エイトの女性たちは、数え切れないほどの手紙を細心の注意を払って処理し、それぞれの宛先が確実に届くようにしました。彼らの仕事は配達まで完了しませんでした。AI 領域では、推論はこの重要な最終ステップを反映します。モデルの微調整後、推論を検証します。
2025-01-07
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