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84 平易な英語のガイド、構造化された学習パス、オープン ライブラリ - 独立した 501(c)(3) 非営利団体によって構築され、誰でも最新の AI を理解できるようになります。

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5 成果ベースのコース

各コースには、明示的な成果、マッピングされたコンピテンシー、練習アクティビティ、および適用されたキャップストーンが含まれています。

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気になるエリアに飛び込んでみましょう。すべてのトラックには複数のわかりやすい英語のガイドが付いています。

基本中心となる概念: AI が高レベルでどのように機能するか。84 ガイド 言語AILLM、NLP、ChatGPT、プロンプト、およびテキストの理解。155 ガイド ビジュアルAI画像生成、コンピュータビジョン、ビデオ、デザイン。133 ガイド オーディオAI音声、音楽、ポッドキャスティング、オーディオファースト AI。117 ガイド 企業OpenAI、Anthropic、Google、Meta などのプロファイル。121 ガイド アプリケーションAI がコーディング、検索、エージェント、日常生活にどのように現れるか。111 ガイド 産業ヘルスケア、金融、教育、エネルギーなどにおける AI。91 ガイド 技術的なチップ、微調整、RAG、ベクター、AI インフラストラクチャ。177 ガイド 社会偏見、プライバシー、著作権、安全性、そして AI の未来。30 ガイド

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すべてのガイド

84 の 1019 ガイドが表示されます。トラックでフィルタリングするか、上で検索してください。

基本

相互検証

相互検証は、モデルが目に見えないデータに対してどの程度一般化されるかを推定するためのリサンプリング手法です。

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基本

精度と再現率

精度と再現率は、特にクラスの不均衡がある場合に、分類器を評価するための 2 つの補完的な指標です。

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基本

二重降下現象

二重降下とは、モデルが大きくなるにつれて、最初は「内挿しきい値」付近でテストエラーが悪化しますが、その後改善されるという驚くべき観察です。

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基本

ニューラル タンジェント カーネル理論

ニューラル タンジェント カーネル (NTK) は、無限幅のニューラル ネットワークが特定の固定カーネル メソッドのように動作することを示す数学ツールです。

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基本

宝くじ仮説

宝くじの仮説では、ランダムに初期化された大規模なニューラル ネットワークの中に、訓練された小さなサブネットワーク (「当たり券」) が隠されていると述べています。

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基本

ニューラル ネットワークのスケーリング則

スケーリング則は、モデル サイズ、データセット サイズ、およびコンピューティングが増大するにつれて、ニューラル ネットワークの損失が予測どおりに減少することを示す経験式です。

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基本

チンチラのコンピューティング最適化トレーニング

Chinchilla は、大規模な言語モデルのほとんどがひどくトレーニング不足であるという 2022 年の DeepMind の発見です。固定のコンピューティング予算ではパラメーターをスケールする必要があります…

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基本

RLHF におけるグループ化された報酬の正規化

グループ化された報酬の正規化により、同じプロンプトに対する一連の応答内のモデルの報酬が標準化され、ノイズの多いスコアが安定したトレーニングに変わります。

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基本

ワールドモデルと学習済みシミュレーター

ワールド モデルは、時間の経過とともに環境がどのように変化するかを予測する方法を学習するニューラル ネットワークであり、AI が行動する前に将来の結果を「想像」できるようになります。

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基本

プリファレンスの最適化における長さの正規化

長さの正規化により好みの調整の目標が調整されるため、モデルは長い回答を書くだけで承認を得ることができなくなります。

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基本

ブラッドリー・テリーの報酬モデリング

Bradley-Terry モデルは、ペアごとの比較 (A が B に勝つ) を数値スコアに変換するための 100 年前から使用されている統計手法です。

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基本

反復的な DPO とオンライン設定チューニング

反復的な DPO は、新しい応答を生成し、それらをランク付けし、それらの新しいペアを毎回調整することで、人間または AI の好みに合わせて言語モデルを繰り返し調整します。

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