AI 开发 教程
系统化的 AI 开发学习路径。从提示词工程到模型微调，从 RAG 到 Agent 开发，覆盖 AI 应用开发全栈知识。共 142 篇教程，18 个分类，入门到高级全覆盖。
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DeepSeekモデルの評価とベンチマーク
DeepSeekモデルの完全な評価ガイド：MMLU、HumanEval、GSM8K、MT-Benchなどの主要ベンチマークの結果。DeepSeek-V3 vs GPT-4o vs Claude 3.5の包括的な比較、評価コードとモデル選定の推奨事項を含みます。
阅读教程 →QLoRAファインチューニング実践ガイド
全パラメータファインチューニングは高コストですが、QLoRAは4ビット量子化と低ランク適応を使用して、一般の開発者がコンシューマー向けGPUで大規模モデルをファインチューニングできるようにします。この記事では、DeepSeekをベースモデルとして、データ準備からモデルデプロイまでの完全なQLoRAファインチューニングプロセスを丁寧に解説します。
阅读教程 →ファインチューニングデータセット構築の技術
ファインチューニングの効果の上限は、モデルやアルゴリズムではなくデータ品質によって決まります。この記事では、データソース、品質管理、多様性の確保、データ配分戦略など、高品質なファインチューニングデータセットを構築するための方法論を深く解説します。
阅读教程 →LoRA vs QLoRA vs フルファインチューニングの包括比較
LoRA、QLoRA、フルファインチューニングの3つの手法を、原理、メモリ使用量、トレーニング速度、最終的な性能などの観点から包括的に比較し、正しい技術選定を支援します。
阅读教程 →指示ファインチューニングデータ構築実践
データ品質はファインチューニングの効果の上限を決定します。この記事では、データソース、クリーニング戦略、品質評価、データ拡張、配分設計など、命令ファインチューニングデータの構築方法を解説します。
阅读教程 →モデル量子化とデプロイ実践
量子化はモデル推論コストを削減するための重要な技術です。この記事では、INT8からINT4までのモデル量子化の原理、ツールチェーン、デプロイ実践を体系的に解説し、コンシューマー向けハードウェアでモデルを効率的に実行できるようにします。
阅读教程 →大規模モデルの評価とベンチマーク完全ガイド
大規模モデルの能力を客観的に評価するにはどうすればよいでしょうか？本記事では、MMLU、HumanEval、C-Evalなどの主要なベンチマークテスト、およびLLM-as-Judgeやアリーナランキングなどの評価方法を体系的に解説し、科学的なモデル評価システムの構築を支援します。
阅读教程 →QLoRA量子化ファインチューニング実践
QLoRAは、4ビット量子化により、大規模モデルのファインチューニングに必要なメモリを極限まで削減します。この記事では、QLoRAの技術原理、NF4量子化、二重量子化などの主要技術を詳しく解説し、完全な実践コードも提供します。
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