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コース

Llama 3 のファインチューニング

中級2 時間

TorchTuneでLlamaをタスク向けにファインチューニング。量子化などの効率的手法も学び、最適化された微調整を実践。

Python2 時間動画 7 本演習 22 件1,700 XP4,020修了証明書

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コースの説明

前提条件

カリキュラム

コース概要

1

Llama ファインチューニングの準備

Llama 3 モデルをファインチューニングする選択肢を概観し、ファインチューニングを簡素化するために作られたライブラリ TorchTune を掘り下げます。本章では、データ準備、TorchTune のレシピベースの仕組み、効率的なタスク設定を案内し、最初のファインチューニングを開始するための主要なステップを提供します。
2

Hugging Face の SFTTrainer でファインチューニング

ファインチューニングが、小規模モデルでも特定タスクでの性能を大きく向上させられることを学びます。まずは小さな Llama モデルをファインチューニングして、タスク特化の能力を高めましょう。次に、LoRA などのパラメータ効率の高いファインチューニング手法を紹介し、さらに量子化を用いて、より大きなモデルを読み込み・活用する方法を探ります。

Llama 3 のファインチューニング

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