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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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155 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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マルチトークン予測トレーニング

次のトークンだけを予測するのではなく、モデルは将来の複数のトークンを一度に予測するようにトレーニングされます。

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特徴抽出のためのスパースオートエンコーダ

スパース オートエンコーダは、ニューラル ネットワーク内の複雑なアクティベーションを解読して、人間が判読できる数千の特徴を生成します。

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制約と文法に基づいた生成

制約付き生成では、有効な JSON、SQL、正規表現など、定義された構造に常に準拠する出力を言語モデルに強制的に生成します。

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LLM で生成されたテキストに透かしを入れる

透かしは、言語モデルが生成するときに統計的に検出可能な隠れた信号をテキストに埋め込むため、後で出力を識別できます。

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Perplexity と言語メトリクス

Perplexity は、言語モデルが実際のテキストに対してどの程度「驚いているか」を表す古典的なスコアです。値が低いほど、より自信を持って単語を予測することを意味します。

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LoRA とパラメータ効率の高いチューニング

LoRA を使用すると、数十億の重みをすべてトレーニングするのではなく、新しい重みのごく少数のセットのみをトレーニングすることで、巨大な事前トレーニング済みモデルをカスタマイズできます。

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憲法AI

憲法 AI は、文書化された一連の原則 (「憲法」) を使用してモデルを調整するための Anthropic の手法です。そのため、AI は独自の…

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状況に応じた学習

インコンテキスト学習とは、再トレーニングを行わずに、プロンプトに配置されたいくつかの例から新しいタスクを選択できる、大規模な言語モデルの驚くべき能力です。

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命令チューニング

命令チューニングは、生のテキスト予測子を、「これを要約してください」または「…を書いてください」などの命令に実際に従うモデルに変換するトレーニング ステップです。

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AIの幻覚

AI の幻覚とは、モデルが、偽の引用、でっち上げられた統計、間違った事実など、虚偽のことをあたかも真実であるかのように流暢かつ自信を持って述べることです。

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温度とサンプリング

温度とサンプリングは、言語モデルの表現がどの程度「ランダム」か「安全」かを制御するダイヤルです。

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単語の埋め込み

単語埋め込みは単語を数値のリストに変換するため、同様の方法で使用される単語が数学的空間内で近くに配置されます。

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