InfoQ ホームページ model-fine-tuning に関するすべてのコンテンツ
ニュース
RSSフィード-
OpenAI、QCon AI NYCで企業向けのファインチューニングを発表
QCon AI NYC 2025において、OpenAIのWill Hang氏は、ツールを使用するエージェントの性能を向上させることを目的とした強化学習型ファインチューニングアプローチであるAgent RFTの概要を発表した。
-
instructlab.aiは、合成データを使用して大規模言語モデル（LLMs）の微調整の複雑さを軽減する
InstructLab.aiは、この論文で説明されているチャットボットのための大規模アラインメント（LAB）コンセプトをオープンソースで実装したものである。論文の要旨によると、LABは大規模言語モデル（LLM）の命令チューニングフェーズにおけるスケーラビリティの課題を克服することを目的としている。このアプローチは、LLMのための合成データベースのアライメントチューニングメソッドを活用する。このアプローチでは、作成された分類法によって、学習データの合成シードを提供できる。