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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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チンチラのスケーリングの法則

2022 年に DeepMind が発表したチンチラのスケーリングの法則は、大規模な言語モデルのほとんどが著しくトレーニング不足であることを示しました。固定されたコンピューティング予算の場合、次のことを行う必要があります。

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自己調整による反復出力の改善

Self-Refine は、言語モデルが自身の出力を批判して書き直し、答えが改善されるまでループするプロンプト手法です。

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最も少ないプロンプトから最も多いプロンプトまで

Least-to-Most プロンプトは、難しい問題を一連の単純なサブ問題に分割し、それぞれの答えが次の答えにつながるように順番に解決します。

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類似およびステップバック プロンプト

類推プロンプトとステップバック プロンプトは両方とも、最初にモデルをより高いレベルで推論するように導きます。類推プロンプトは、解決された同様の問題を思い出させます…

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テキストからの関係抽出

関係抽出では、非構造化テキストから構造化事実を抽出し、2 つのエンティティがどのように接続されているか (「動作する」や「位置する」など) を特定します。

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セマンティックな役割のラベル付け

意味役割ラベル付け (SRL) は、動詞の周囲で各フレーズが果たす役割をタグ付けすることで、「誰が誰に対して、いつ、どこで、そしてなぜ」に答えます。

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依存関係の解析

係り受け解析では、文の文法構造を単語間の関係のツリーとしてマッピングし、どの単語がどの単語に依存しているかを示します。

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トークナイザーフリーのバイトレベルモデル

トークナイザーのないモデルは、単語部分の固定ボキャブラリーを削除し、生のバイトを直接操作するため、1 つのモデルであらゆる言語、コード、さらにはノイズの多いものを処理できます。

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関数ベクトルとタスク表現

関数ベクトルは、「フランス語に翻訳する」や「反意語を返す」など、タスク全体をエンコードする言語モデルの隠れ状態内のコンパクトな指示です。

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Best-of-N のサンプリングと再ランキング

Best-of-N サンプリングでは、モデルからいくつかの候補回答が生成され、別のスコアリング ステップを使用して最良の回答が選択されます。

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自然言語の推論と含意

自然言語推論では、ある文が別の文から論理的に続くかどうかが問われます。

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スロット充填と意図の検出

インテント検出はユーザーが何を望んでいるのかを把握し、スロット充填はそれに基づいて行動するために必要な特定の詳細を抽出します。

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