Meta Llama · 公開講義資料

Llama公式実践ガイド

Meta公式レシピでLlamaの推論、ファインチューニング、応用を学びます。

無料の学習資料03 · エージェントと研究
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学習のポイント

  1. 01推論
  2. 02ファインチューニング
  3. 03エンドツーエンド例
MASTERLEARN

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Masterlearnが作成したガイドで、主要な考え方と独自の演習を学べます。提供元の全講義と動画は公式リンクからご覧ください。ログインが必要な場合があります。

内容の確認日:
01

推論

手元のハードウェアと用途に合うモデルを選びます。モデルカードとライセンスを読み、小さな推論例を設定付きで記録します。

02

ファインチューニング

ファインチューニングは例を用いてパラメーターを変えます。評価データを分離し、まずプロンプトだけの基準結果と比較します。

03

エンドツーエンド例

レシピは出発点であり、運用を保証しません。依存関係、データの前提、評価結果を記して再現できるようにします。

実践課題

公式レシピを1つ選び、目的、入力、依存関係、期待出力、限界を含む再現メモを作ります。

修了チェックリスト

  • 3つのテーマを自分の言葉で説明する。
  • 課題を終え、成果物または設計メモを保存する。
  • 境界的なケースを試し、限界を1つ記録する。