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入門AIを一枚岩として扱わず、解きたい問題と仕組みを対応させる。
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入門文章から数値、数値から次のtokenという処理を追う。
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入門推論と学習を別の計算として理解し、評価を先に設計する。
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入門重み、KV cache、作業領域、OSを別々に予算化する。
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入門モデルの入手元、形式、ライセンスを確認して再現可能にする。
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入門最初の目的は高性能な回答ではなく、安全に入出力と資源を観察すること。
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中級料金表より先に、実行時間・保存・停止・持ち出しの条件を揃える。
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入門更新される事実や出典が必要な質問を、検索と生成に分ける。
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入門目的を特定し、より重い学習へ進む理由を説明できるようにする。
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中級用語検索や文書整理の試作を、診断の有効性と区別する。
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入門共通の計算資源の考え方を使い、制作パイプラインの違いを理解する。
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入門小さな実験を再現可能な判断と安全な運用へつなげる。