GPT-3.5に画像分類タスクを解かせる - DROBEプロダクト開発ブログ
概要 背景・目的 関連研究 提案手法 実験 終わりに 参考文献 DROBEで機械学習エンジニアをしております、藤崎です。 概要 ファッションの分野ではトレンドの変化とそれに伴う属性情報の変動に対応するため、画像分類AIモデルを頻繁にアップデートする必要性がある。 しかし、既存の画像分類AIモデルのアップデートには、労力と時間が掛かる。 様々なタスクの遂行能力が高いGPT-3.5に画像処理能力を付与し、画像分類タスクに挑戦した。 既存の研究（ex. HuggingGPT）と違って、GPT-3.5自体が画像分類の推論を行う点がユニークである。 実験からは有望な結果が得られた。 今後の性能向上はプロンプトを工夫するなど、比較的簡単な方法で達成できる可能性がある。 背景・目的 ファッションの業界は、トレンドの変化が早く、新しいスタイルが次々と提案されます。それに伴い、スタイルに付随する属性情報も常
GPT-3.5-turbo を Fine-tuning して GPT-4 相当の性能を獲得する - DROBEプロダクト開発ブログ
はじめに 結論 背景 課題 Fine-tuning とは？ Data の準備 Fine-tuning を実施 結果 おわりに 参考 はじめに こんにちは、DROBE の都筑です。 みなさん LLM 使っていますか。今回は GPT-3.5-turbo の Fine-tuning の事例を紹介します。 結論 GPT-4 を利用して得られたデータを使って GPT-3.5-turbo を Fine-tuning する事で、特定のタスクに関しては GPT-4 相当の性能が出る事が確認できた GPT-4 利用時点で使っていたプロンプトをそのまま使った場合の性能が一番高く、token 節約のためにプロンプトの省略をすると性能が劣化した 背景 LLM を利用したサービスの開発において、OpenAI を利用する場合にはモデルの選択肢がいくつかあります。2023年9月現在では、GPT-4 と GPT-3.5-
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