タグ: #instruction-tuning

한국어English日本語中文

← すべての記事

• Vision LLM の学習法 — 入力と出力をどう教えるか

  ビジョン言語モデルは整列事前学習からインストラクションファインチューニングまで段階的に学習されます。ビジョンエンコーダの凍結戦略、データ構成、入力フォーマットと出力形式、損失計算まで、何をどう教えるかを学習パイプラインの観点で整理します。

  2026-06-26 · 32 分で読めます #mlops#vision-language-model#multimodal#training#instruction-tuning

• 韓国語LLM学習データ制作完全ガイド：Hugging Faceデータセット、前処理、品質管理まで

  LLM学習データ制作の全て！Hugging Faceデータセット（種類/ローディング/変換）、韓国語データ収集（クローリング/合成/翻訳）、前処理（トークン化/クリーニング/重複除去）、Instruction Tuningフォーマット（Alpaca/ShareGPT/OpenAI）、品質管理、RLHF/DPOデータセット。

  2026-03-25 · 28 分で読めます #llm#training-data#huggingface#dataset#korean-nlp

• LLM Fine-tuning実践ガイド：LoRA、QLoRA、PEFTによる効率的モデル適応

  LLM Fine-tuningの理論と実践を解説します。LoRAの低ランク分解原理、QLoRAの4ビット量子化技術、PEFTライブラリの活用法、データセット構成戦略、ハイパーパラメータチューニングまで、プロダクションレベルのモデル適応パイプラインを構築します。

  2026-03-13 · 15 分で読めます #llm#fine-tuning#lora#qlora#peft

• GPTシリーズ論文完全分析：GPT-1からGPT-4まで、言語モデルが世界を変えるまでの軌跡

  OpenAIのGPTシリーズを世代別に完全分析する。GPT-1の教師なし事前学習、GPT-2のZero-shot学習、GPT-3のIn-context LearningとScaling Law、InstructGPTのRLHF、GPT-4のマルチモーダルまで — 各論文の核心的貢献とアーキテクチャの進化を数式とともに整理する。

  2026-03-01 · 58 分で読めます #gpt#openai#language-model#transformer#pre-training