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DPO(選好チューニング)でLLMを訓練する方法

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OpenAI o1はどう作るのか(詳細編)

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論文:NVIDIA Nemotron 70Bの技術革新と応用範囲 - オープンソースLLMの新たな可能性

CriticGPT~ChatGPTの間違いを見つけるAI~

DeepSeek-R1とは?

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【生成AIニュース】『GLM-4-Voice』『Gemini 2.0』『Gigapixel 8』『LVSM』『Bee Agent Framework』『DRY sampler』『LargeSpatialModel(LDM)』『Rodin Gen-1』『ComfyUI-disty-Flow』『Stable Diffusion 3.5 Large Fine-tuning Tutorial』

3か月前

LLMによる合成データ(Synthetic Data)生成のテクニック

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人間のフィードバックからの強化学習(RLHF)とは ?

RLHFってめっちゃ人件費かかりそう

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合成データを利用したLLMの開発

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論文メモ: Self-Rewarding Language Models

8か月前

【デジタルMATSUMOTOの考察(2024/9/12)】これってAIの正しい理解?07「RLHFは全ての人間の価値にアラインすることが可能?」

LLMのファインチューニング で 何ができて 何ができないのか

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Evol-Instruct:LLMが複雑な指示に従う能力を向上させた論文。【論文翻訳サービス付】

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今更聞けないLLM解説まとめ⑥RLHF

10か月前

【ChatGPTの歴史2/全3回】GPT-2と爆弾製造方法を女子高生rinnaちゃんに教えてもらう

【ChatGPTの歴史3/全3回】ChatGPTに人間から最後にプレゼントした善意の証 RLHF

数学特化LLM:WizardMathの作り方【論文PDF翻訳サービス付】

¥250〜
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6か月前

【ChatGPTの歴史1/全3回】ChatGPTの来し方行く末で見えてくるAIの本当の姿~GPT-1の誕生

分子物性を予測する大規模言語モデルを強化学習で追加訓練する

第9回 大切なことはChatGPTではなくまず顧客に聞く

OpenAIとQ学習:人間のような知能への挑戦

最近のLLMの学習法のまとめ - SFT・RLHF・RAG

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Back to Basics: Revisiting REINFORCE Style Optimization for Learning from Human Feedback in LLMs

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ローカルLLMの情報まとめ

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DPO による Llama 2 のファインチューニング

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大規模言語モデルの調整プロセスがわずか数行のプロンプトで行えるという論文

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LLM の LoRA / RLHF によるファインチューニング用のツールキットまとめ

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DRLX による Stable Diffusion の RLHF を試す

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JDLA生成AIテスト>生成AIの技術>特徴(4/6)

RLHF (人間のフィードバックからの強化学習) の図解

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TRL - 強化学習によるLLMの学習のためのライブラリ

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StackLLaMA : RLHFでLLaMAを学習するための実践ガイド

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Google Colab + trl で RLHF で使う Reward Model の学習を試す

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24GB GPU で 20B LLM の RLHF ファインチューニング

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シュッとデータをラベリング

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DeepSpeedの使い方をまとめてみた

我々は既にアルゴリズムと共存している

ChatGPTのRLHFによる情報提示精度向上とハルシネーションについての記録

ChatGPTに与えられる強化学習はChatGPTをバカにさせる?

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ChatGPTは基礎科学論文まで押し寄せる!?

DeepSpeed-ChatがAI業界を革新、効率向上とコスト削減を促進し、アプリケーションの展開を加速

ChatGPTの対抗馬Bardが地域限定で一般公開へ

言語AIの進化史㉑ChatGPT(人間のフィードバックによる強化学習)

「それAIに書かせたでしょ」と疑われちゃうかもしれない21の単語 -なぜChatGPTはそんなに"深く探る(Delve)"のか -

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論文紹介 part7-3 :"The Ultimate Guide to Fine-Tuning LLMs from Basics to Breakthroughs: An Exhaustive Review of Technologies, Research, Best Practices, Applied Research Challenges and Opportunities"を読む

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LLMは次の単語を予測し続けているというのは本当か?

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【松尾研LLM講座】第7講「RLHF」を受講して

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論文解説:LLMのペアワイズ評価を自動化するLLMの自動精度向上手法(人間アノテーター不要)「Self-Taught Evaluators」

¥100〜
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5か月前

【デジタルMATSUMOTOの考察(2024/8/26)】これってAIの正しい理解?01「生成AIから不適切な出力をさせないために不適切なモノを学習させない?」