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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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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

155 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。

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最小限のベイズ リスク デコーディング

最小ベイズ リスク (MBR) デコードでは、確率が最も高い単一の出力ではなく、他の多くの可能性のある出力に最も類似した出力が選択されます。

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一般的なサンプリング

典型的なサンプリングは、情報内容がモデルの予期した驚きに近いトークンから次の単語を選択するテキスト生成方法です。

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ミロスタット Perplexity コントロール

Mirostat は、フィードバック ループを使用して、言語モデルの出力をターゲットの複雑さ (設定された驚きのレベル) に向けて積極的に誘導するデコード アルゴリズムです。

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言語モデルにおけるお調子者

おべっかとは、AI 言語モデルがユーザーに聞きたいことを伝え、述べられた意見に同意したり、たとえ反論したりする傾向のことです…

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投機的サンプリングの検証

投機的サンプリングは、小さな「ドラフト」モデルに先のいくつかのトークンを推測させ、その後大きなモデルで検証させることで、大規模な言語モデルの生成を高速化します。

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エントロピーベースのサンプリング

エントロピー ベースのサンプリングでは、その時点でのモデルの不確実性に基づいて、LLM が次のトークンを選択する方法が適応されます。

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ELECTRA 事前トレーニング

ELECTRA は、隠された単語を推測するのではなく、偽の単語を見つけるように言語モデルを教えることで、言語モデルを事前トレーニングするより効率的な方法です。

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RoBERTaトレーニングレシピ

RoBERTa は、BERT が大幅にトレーニングされていないことを示しました。アーキテクチャではなくレシピを調整することで、新しいベンチマーク記録を樹立しました。

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XLNet 順列モデリング

XLNet は、ランダムな単語順序でトレーニングすることにより、BERT の双方向コンテキストと GPT の自己回帰予測をブレンドします。

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思考の木

Tree of Thoughts (ToT) は、言語モデルが木の枝のように複数の推論パスを並行して探索できるようにする、刺激的なフレームワークです。

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自己一貫性デコーディング

自己一貫性は、言語モデルからさまざまな推論パスをサンプリングし、それらのほとんどが同意する答えを選択する解読戦略です。

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オッズ比優先の最適化

Odds Ratio Preference Optimization (ORPO) は、単一のトレーニング パスで言語モデルに適切な動作と人間の好みを教える微調整手法です。

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