LLMのポストトレーニング101 + プロンプトエンジニアリング vs コンテキストエンジニアリング | AI & MLマンスリー

AI Explainedのこの記事は、LLMのポストトレーニング技術の概要と、プロンプトエンジニアリングとコンテキストエンジニアリングの対比について優れた解説を提供しています。大規模言語モデルを微調整および最適化する方法を理解したい人にとって非常に役立ちます。この記事では、インストラクションチューニングや人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）など、さまざまなポストトレーニング手法について説明している可能性があります。プロンプトエンジニアリングとコンテキストエンジニアリングの比較は特に洞察力があり、LLMを目的の出力に導くためのさまざまなアプローチを強調しています。プロンプトエンジニアリングは効果的なプロンプトの作成に焦点を当てていますが、コンテキストエンジニアリングは、モデルの応答を形成するために、入力内に関連情報を提供することを含みます。この記事の月刊形式は、AIとMLの状況に関する継続的な洞察を提供するシリーズの一部であることを示唆しています。

• •LLMのポストトレーニング技術は、モデルのパフォーマンスを最適化するために重要です。
• •プロンプトエンジニアリングとコンテキストエンジニアリングは、LLMを誘導するための異なるアプローチを提供します。
• •AI Explainedは、AIとMLの状況に関する貴重な洞察を提供します。