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tsuyoshi-okita authored Nov 4, 2024
1 parent dc9ba6e commit 2f9b9f9
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「大規模言語モデルのファインチューニング技術と評価」ワークショップ</h1>

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長崎で開催されるNLP2025で「大規模言語モデルのファインチューニング技術と評価」ワークショップを開催します. 2025年3月14日(金)に開催予定です。このワークショップにおいて,
チューニングコンペの結果発表を行います.
長崎で開催されるNLP2025で「大規模言語モデルのファインチューニング技術と
評価」ワークショップを開催します. 2025年3月14日(金)に開催予定です。

大規模言語モデル(LLM)のファインチューニングに関心のある研究者が議論を行う
ワークショップを実施します.LLMを活用するためには,事前学習だけでなく,利
用目的・ドメインに合わせたファインチューニングが必要不可欠な技術です.
SFT, DPO, LoRA などのファインチューニング技術や, ファインチューニング
のためのデータセット構築がその代表だが,下流タスクの精度向上やアライメン
トを実現させる技術であればこれらに限りません. ファインチューニング技術を競う
コンペティションを行い,用いられた技術や結果について発表を行うとともに,
招待講演あるいは一般発表を行います.

このワークショップにおいて, チューニングコンペの結果発表を行います.
このチューニングコンペに出場するチームの募集を近々行う予定です。
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