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@@ -52,7 +52,7 @@ This llama model was trained 2x faster with [Unsloth](https://github.com/unsloth
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- promptに対して適切に答える場合もあるが、回答が短かったり、答えられない場合も散見されるため、更なる学習データの蓄積と事後学習を要する。
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7. 謝辞
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- 東京大学 松尾・岩澤研究室主催の大規模言語モデルDeep Learning応用講座 2024|Fall
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# 推論方法の詳細
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- promptに対して適切に答える場合もあるが、回答が短かったり、答えられない場合も散見されるため、更なる学習データの蓄積と事後学習を要する。
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7. 謝辞
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- 東京大学 松尾・岩澤研究室主催の大規模言語モデルDeep Learning応用講座 2024|Fall を受講することで本モデルが作製できた。同講座に関係する方々並びに同講座を受講された方々に心より深謝する。
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# 推論方法の詳細
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