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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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技術的な

モデルドリフトの検出

モデル ドリフト検出は、デプロイされた機械学習モデルを監視して、現実世界の状況により精度が静かに低下するタイミングを検出する実践です。

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技術的な

ML モデルの A/B テスト

ML モデルの A/B テストとは、ライブ トラフィックを 2 つのモデル バージョンに同時にルーティングし、実際のユーザーと実際のバージョンでどちらのパフォーマンスが優れているかを測定することを意味します。

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技術的な

モデルのシリアル化形式

モデルのシリアル化とは、トレーニングされた機械学習モデルをディスクに保存し、後で別のマシンまたは別のマシンにロードして実行できるようにする方法です。

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技術的な

混合精度トレーニング

混合精度トレーニングは、ほとんどの演算を 32 ビットではなく 16 ビット浮動小数点で実行することで、ニューラル ネットワークのトレーニングを高速化し、メモリ使用量を削減します。

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技術的な

投機的デコード

投機的デコードでは、小規模で高速な「ドラフト」モデルを使用して先のいくつかのトークンを推測し、その後、大きな…

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技術的な

KV キャッシュの最適化

KV キャッシュには、トランスフォーマーがすでに計算したキーと値が保存されるため、新しいトークンごとに作業をやり直すことはありませんが、そのキャッシュはギガバイトにまで膨れ上がる可能性があります。

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技術的な

フラッシュアテンション

フラッシュ アテンションは、巨大なアテンション マトリックスを低速メモリに書き込むことなく、トランスフォーマー内でアテンション ステップを計算する賢い方法です。

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技術的な

モデルの枝刈り

モデルの枝刈りは、出力にほとんど寄与しない重みや構造全体を削除することにより、ニューラル ネットワークを縮小します。

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技術的な

トークン化とバイトペアエンコーディング

トークン化は、言語モデルが実際に読み取る小さな単位にテキストを分割します。バイト ペア エンコーディング (BPE) は、…を構築するための一般的な方法です。

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