- LLMアプリケーションにおいて、高い精度が重要
- 精度向上のためのベストプラクティス
- 細部まで精度を向上するためには、ファインチューニングが最も有望
- ファインチューニングとは、事前に訓練されたモデルを特定のタスク向けに調整するプロセス
- PEFT技術は計算コストを大幅に削減
- Lamini Memory Tuningは高い精度を達成し、一般的なエラーではなく、特定の事実に焦点を当てる
- Laminiの新しいファインチューニングアプローチ「MoME」は有望であり、資料を参照すること
- ファインチューニング後、トレーニングデータセットの精度を確認し、モデルのテストを行う
- ファインチューニングにより、ゼロから有効なクエリを生成するモデルを構築する
私の考え: ファインチューニングは、特定のタスクに最適化された高度なモデルを作成するための重要な手法であり、Lamini Memory Tuningのような新しいアプローチは、高い精度を達成する可能性があります。データの品質を確認し、適切なファインチューニング手法を選択することが成功への鍵であると感じます。
元記事: https://towardsdatascience.com/the-next-frontier-in-llm-accuracy-cb2491a740d4