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 データエンジニアリングチュートリアル
データ収集から品質評価まで、大規模モデルのデータエンジニアリングパイプラインを完全に習得します。SFTデータセット構築、RLHF選好データ準備、データクリーニングと重複排除、データ拡張、大規模データ処理などの主要な側面を網羅しています。
阅读教程 →DeepSeek モデルアーキテクチャの深掘り解説
DeepSeek-V3のMoEアーキテクチャ、MLAアテンションメカニズム、Multi-Token Predictionなどのコア技術を深く解析します。DeepSeekが極めて低コストでGPT-4oレベルの性能を実現する方法を理解し、アーキテクチャ図とソースコード分析を含みます。
阅读教程 →DeepSeek ファインチューニング実践チュートリアル
DeepSeekモデルの微調整の完全な実践ガイド：LoRA/QLoRA効率的微調整、全パラメータ微調整、データ準備、トレーニング設定、評価検証。DeepSeek-V3とDeepSeek-R1の微調整ソリューションを網羅し、完全なコードとベストプラクティスを含みます。
阅读教程 →モデル蒸留実践：大規模モデルで小規模モデルを訓練
知識蒸留により、小規模モデルは大規模モデルの能力に近づきながら、推論コストを大幅に削減できます。この記事では、蒸留の原理、データ生成戦略、トレーニングテクニック、効果評価について深く解説し、DeepSeekを使ってコストパフォーマンスの高い小規模モデルを蒸留する方法を教えます。
阅读教程 →RLHF強化学習による微調整の実践：選好データから報酬モデルまで
RLHFはモデルの出力を人間の選好に合わせます。本記事では、選好データの収集、報酬モデルのトレーニングからPPO強化学習による微調整まで、RLHFの実践的なパイプラインを完全に再現し、データ品質と効果評価に関するエンジニアリング経験を提供します。
阅读教程 →モデル評価とA/Bテスト
ファインチューニング後、モデルの性能を客観的に評価するにはどうすればよいでしょうか？統計的に有意な結論を得るためにA/Bテストをどのように設計すべきでしょうか？この記事では、オフライン評価、オンラインA/Bテスト、統計的有意性の3つの側面から、科学的なモデル評価システムを構築します。
阅读教程 →DPO選好アライメントトレーニングの詳細解説
DPO（直接選好最適化）は、報酬モデルのトレーニングを必要としないRLHFの簡素化された代替手法です。この記事では、DPOの原理、実装の詳細、トレーニングテクニックを深く解説します。
阅读教程 →データセット構築と品質評価
データ品質は、ファインチューニング効果の上限を決定します。この記事では、ファインチューニングデータセットの構築方法、データクリーニング戦略、品質評価指標、データ拡張技術を体系的に解説し、高品質なファインチューニングデータセットの構築に役立ちます。
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