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遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
t m
オープンエンドな進化から着想を得て、個々の大規模言語モデル(LLM)が、グループとして学習を進めながら、ノームエージェントとして機能するという概念を探求しています。これは、単一のモデルでは難しい複雑な問題を解決することを目的としています。具体的な方法として、遺伝的アルゴリズムと知識蒸留を組み合わせた学習プロセスを提案しています。知識蒸留によって学習を進め、同時に遺伝的アルゴリズムでハイパーパラメータを最適化することで、より効率的な学習を目指します。ドメインタスクとして、指示からPythonコードを生成するコード生成タスクを選択しました。実験では、学習に3つの学習モデルと1つの教師モデルを使用しました。その結果、HumanEvalのpass@1で精度が1.2%向上し、学習が進むにつれて学習率が最適化された兆候が見られました。しかし、大幅な精度向上を達成し、さまざまなハイパーパラメータを最適化するには、まだ課題が残っています。
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
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Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Modelsを和訳紹介したものです
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Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
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機械学習を学ぶための準備 その4(行列について)試験問題
1.
Copyright © NHN
Techorus Corp. NHNテコラス サービス企画 橘 機械学習を学ぶための準備 その4 (行列の掛け算について) 試験問題
2.
Page 2 注意 ・全部で5問あります ・単位取得のための合格点は、60点です ・制限時間はありません ・持ち込み可です
3.
Page 3 第一問 掛け算をした結果、何行何列になるかを答えなさい。計算出来ない場合は☓を記述しなさい。 (各2点) ① 1 2
3 4 1 1 1 1 2 2 2 2 ( ) x ② 2 1 3 4 5 1 2 3 2 9 9 4 5 2 4 6 9 1 ( ) (1 3 2 3 5 6)x ③ 1 1 2 ( ) x ( 1 2 3 5 6 3 9 0 0 1) ④ 0 0 1 0 ( ) x 1 1 1 )( 1 2 3 4
4.
Page 4 第一問 ⑤ (1 0
9 2 8 7 1 2 3 1 2) a b c d e f g h i j k ⑥ (2) 1 2 3 4 5 6 3 2 4 3 x x
5.
Page 5 第二問 ① 次の行列の掛け算を計算しなさい。(各 5点) 1 2 2
1( ) 1 0( ) =x ② 1 2 1 0 2 3 5 3 1 1 1 0 2 5 6 3 2 1 x = ③ 2 1 0 0 1 0 0 x =
6.
Page 6 第二問 ④ 1 0 0
0 0 0 2 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 4 3 2 3 5 2 x = ⑤ 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 2 3 4 x =
7.
Page 7 第三問 次の行列の掛け算の結果と級数の結果が等しくなることを確認しなさい。 (6点) (ヒント: 機械学習を学ぶための準備
その2(級数と積分について) https://datahotel.io/archives/767) Σn = 1 5 n × an1 2 3 4 5 a1 a2 a3 a4 a5 × =
8.
Page 8 第四問 A = a11 a12
a13 a21 a22 a23 a31 a32 a33 B = b11 b12 b13 b14 b21 a22 a23 b24 b31 a32 a33 b34 であるとします。このとき 行列A、Bが bi = b1i b2i b3i (i = 1 2 3 4) とすると B = b1 b2 b3 b4 と表せることを確認しなさい。また、 A × B = A×b1 A×b2 A×b3 A×b4 となることを確認しなさい。( 6点)
9.
Page 9 第五問 クリスマスケーキに乗っているチョコレートに書かれていた、衝撃的な一言とは!?( 0 -
59点) (解答は是非ブログのコメントや Facebookのシェアのコメントにお願いします!)
10.
Page 10 解答は次回分に掲載します。 お疲れ様でした!
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