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教師モデル、生徒モデル、学習目標

例の生成、重みの更新、学習後の能力測定の違いを理解します。

学習ガイドの章

どの言語版でもコマンドとコードは英語のままです。大文字のプレースホルダーは、ご自身のアカウントと有料ジョブの値に置き換えてください。共有ノートブックやログに実際のキーを貼り付けないでください。

トピックごとの学習

設定した予算内で実行し、失敗や進捗がない場合は停止します。

ベースライン 既存のタスク基準を測定
トピック 前提となる知識を選択
練習教材を準備して重みを更新
評価ローカルの留保タスクを評価
判断進む、改善する、または停止

教師モデルは参照用であり、成果物ではない

教師モデルは、認可された参照連携を通じて教材を生成またはレビューします。生徒モデルは SDK に読み込まれる、学習対象の顧客モデルです。教師モデルから回答を生成しただけでは生徒モデルは更新されません。別途、学習バッチを使った最適化処理で生徒モデルのパラメーターを変更します。推論 API 経由で教師モデルの重みをダウンロードすることはありません。

1つのプロバイダープランに含まれる参照モデルを、1つの契約で利用できます。
別の参照モデルを選んでも、新たな契約は発生しません。
利用前に有料アクセス期間とジョブとの互換性を確認します。

検証可能な目標を設定する

「ドイツ語を学習させる」は方向性を示しますが、学習には対象ユーザーと測定可能なタスクの定義が必要です。会話、翻訳、文書理解、文章作成、推論、専門分野のどれが必要かを指定してください。許容するエラー率、プライバシー要件、望ましくない動作の例も明記します。非公開の評価問題を教師モデルが生成する学習素材に含めないでください。

例：ドイツ語のサポートメッセージを合意済みのカテゴリに分類する。
例：氏名、数値、意味を保ちながら、保留した文章群を翻訳する。
例：主観的な単一スコアではなく、合意済みの評価基準でドイツ語の文章を評価する。

{
  "objective": "Train a separate model to classify German support messages into agreed categories.",
  "language": "German",
  "performance_criteria": "Evaluate held-out messages, report per-class precision and recall, and review regression against the untouched baseline."
}

上限付きのトピック別カリキュラム

TrainingProject は明示されたカリキュラムのトピックを使うか、承認済みの教師モデルにカリキュラム案を求められます。未変更のベースラインを評価し、設定した予算内でトピックごとの教材を学習し、受け入れ、予算切れ、進捗停止、キャンセル、性能低下のいずれかで停止します。結果は生徒モデルの能力、データ、互換性のある実行環境によって決まります。

学習、検証、最終受け入れ評価のデータを分離します。
教師モデルに共有できるのは承認済みの学習テキストだけです。非公開の評価データは共有しません。
完了したトピックと未達基準をレポートに残します。