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155 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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直接的なプリファレンスの最適化

Direct Preference Optimization (DPO) は、別の報酬モデルをトレーニングしたり実行したりせずに、言語モデルを人間の好みに合わせる方法です。

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報酬モデリング

報酬モデルは、AI の応答がどの程度優れているかを予測するように訓練されたニューラル ネットワークであり、人間の判断の自動化された代役として機能します。

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近接ポリシーの最適化

Proximal Policy Optimization (PPO) は、人間のフィードバックからの言語モデルの微調整に最も関連した強化学習アルゴリズムです。

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ビームサーチ

ビーム検索は、1 つに貪欲にコミットするのではなく、各ステップで最も有望な部分シーケンスをいくつか保持するデコード戦略です。

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Nucleus および Top-k サンプリング

Nucleus (top-p) および top-k サンプリングは、選択できるトークンを制限することにより、テキスト生成に制御されたランダム性を追加するデコード方法です。

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マスクされた言語モデリング

マスクされた言語モデリングは、左右両方の周囲のコンテキスト全体を使用して、意図的に隠された単語を埋めるように AI に学習させます。

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次のトークンの予測

次のトークンの予測は、GPT スタイル モデルの背後にある一見単純な目的です。これまでのすべてを考慮して、テキストの次の部分を推測します。

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シーケンス間モデル

シーケンスツーシーケンス モデルは、文の翻訳や文書の要約のように、あるシーケンスを異なる長さのシーケンスにマッピングします。

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エンコーダ/デコーダのアーキテクチャ

エンコーダ/デコーダ アーキテクチャは、モデルを 2 つの部分に分割します。1 つは入力を読み取ってリッチな内部表現に圧縮する部分、もう 1 つは…

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クロスアテンション

クロスアテンションは、あるシーケンスを別のシーケンスに注目させるメカニズムです。テキストを生成するデコーダーは、エンコーダーの入力表現に注意を払うことができます。

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壊滅的な忘却

壊滅的な忘却とは、ニューラル ネットワークが新しいタスクを学習し、すでに習得していたタスクを実行する能力を突然失うことです。

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