アーキテクチャの決定
小規模な代表データセットでチューニング方法をテスト。モデル評価はトレーニング損失と分離してください。
GLOBALATLAS AI · ファインチューニング
微調整
微調整は事前学習済みモデルを適応させます。完全微調整とパラメータ効率的な方法は異なるメモリ要件があります。
更新対象を選択してください
- 01
フルチューニングまたはパラメータ効率的手法
- 02
シーケンス長、バッチおよび数値精度
- 03
評価セットとバージョン管理されたチェックポイント
構成要件
方法、精度、シーケンス長、バッチサイズを指定。トレーニングデータとチェックポイントは永続ストレージに保持。