LLM: 선행 학습된 언어 모델 미세 조정 - 코드 세계

LLM: 선행 학습된 언어 모델 미세 조정

정보 2023-07-28 23:32:44 독서 시간: null

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2023 Meisai Spring Competition의 YZ 질문에 대한 모든 아이디어 + 코드 + 모델 Y 질문의 경우 선형 SVM, 최적화된 하이퍼파라미터가 있는 SVM, 최적화된 의사 결정 트리, 앙상블 학습 부스팅 트리 및 최적화된 앙상블 학습 모델을 선택하고 코드 및 결과를 완성합니다. 42페이지 아이디어 코드 결과 분석 문서 포함

[데이터 사이언스] Scikit-learn [Scikit-learn, 데이터 로딩, 학습 세트 및 테스트 세트 데이터, 모델 생성, 모델 피팅, 데이터 및 모델 피팅, 모델 성능 평가, 모델 조정]

기호 조정은 언어 모델에서 상황별 학습을 향상시킵니다.

대규모 언어 모델의 세 번째 ChatGPT 훈련 과정

가장 완벽한 데이터 패키지 + 실행 가능한 코드 + 모델 구축 + 2023 Meisai Spring Competition의 Y 질문에 대한 사고 통합의 43페이지 PDF 전체 버전. 선형 SVM, 최적화된 하이퍼파라미터가 있는 SVM, 최적화된 결정 트리, 앙상블 학습 부스팅 트리, 최적화된 앙상블 학습 모델을 선택합니다.

TensorFlow 학습: 이미지 분류에 공식 모델을 사용하고 자체 데이터를 사용하여 모델을 미세 조정합니다.

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