パート2：命令ファインチューニング：評価と効率的なトレーニングのための高度なテクニック

この記事の抜粋は、大規模言語モデル（LLM）の命令ファインチューニング（IFT）に関するシリーズの第2部を紹介しています。これは、IFTの基本、つまり、プロンプトと応答のペアでLLMをトレーニングして命令に従う能力を向上させる方法や、効率化のためのアーキテクチャの適応などについて説明した第1部に基づいています。この第2部の焦点は、これらの微調整されたモデルの評価とベンチマークの課題に移っています。これは、基本的な概念を超えて、モデルのパフォーマンスを評価し比較することの複雑さに対処するために、IFTの実用的な側面へのより深い掘り下げを示唆しています。

• •この記事は、LLMの命令ファインチューニング（IFT）に関するシリーズの一部です。
• •第2部は、IFTモデルの評価とベンチマークに焦点を当てています。
• •IFTの基本を扱った第1部に基づいています。