生成AIアプリケーションエンジニアのためのモデルファインチューニングと適応戦略入門
生成AIアプリケーション開発において、既存モデルを特定の要件に最適化するためのファインチューニングと適応戦略の理論から実践までを習得します。
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生成AIモデル適応の基礎と主要戦略
Unit 1: 生成AI適応の必要性
生成AIの基本と課題
適応戦略の重要性
Unit 2: 主要なファインチューニング手法
ファインチューニング入門
Instruction Tuning
LoRAとQLoRA
Prompt TuningとPrefix Tuning
手法の比較と選択
Unit 3: データ準備とRAG
データ準備のベストプラ
RAGとの組み合わせ
実践的ファインチューニングと評価・デプロイ
Unit 1: ファインチューニングの実践
Hugging Face入門
データセット準備の基本
モデルを微調整しよう
PEFTで効率化
Unit 2: モデルの評価とデプロイ
モデル性能を測る
評価結果を分析
モデルを動かす準備
推論パイプラインへ
