OpenAI API の ファインチューニングガイド｜npaka
1. ファインチューニングの利点ファインチューニングの利点は、次のとおりです。 (1) プロンプトよりも高品質な応答 (2) プロンプトに収まりきらないより多くの例の適用 (3) プロンプトの短縮によるトークン数 (コスト) の節約 (4) プロンプトの短縮による処理時間の短縮 モデルは膨大な量のテキストで事前学習されており、このモデルを効果的に利用するため、プロンプトに手順や応答の例を指定する手法が使われます。この例を使用してタスクの実行方法を示すことを「Few-Shot」と呼びます。 ファインチューニングで、プロンプトに収まりきらないより多くの例で学習することにより、さまざまなタスクでより良い結果を達成できるようになります。プロンプトに多くの例を指定する必要はなくなります。これによりトークン (コスト) が節約され、処理時間も短縮されます。 2. ファインチューニングの使用料金ファイン
「生成AI」でビジネスを成長させるために不可欠な、ヒトとAIの“共創”戦略
SI事業会社などで業務系システムにかかる企画・開発プロジェクトを多数経験後、Big4 コンサルティングファームのデジタルトランスフォーメーション部門のマネジャーおよび 米系のコンサルティングファームのシニアマネジャーを歴任。大手企業のデジタルトラン スフォーメーション(DX)戦略策定および実行支援における豊富な経験を有する。2021年 に現職であるフロンティア・マネジメントに入社し、デジタル変革コンサルティング部門 の一員として活動を続けている。 企業サバイバル最前線 金融、電機、小売、外食、運輸、不動産……グローバル競争やビジネス構造の変化により、 あらゆる業界で企業の生き残り競争が激化している。そこにふりかかった新型コロナ禍は、 企業に根本的なビジネスモデルの見直しを迫っている。羅針盤のない「ニューノーマル時代」 をサバイバルするために、企業関係者はどうすればいいのか。事業再生やM&A
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