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#ファインチューニング3件
#ファインチューニング に関連する記事を横断して確認できます。特定テーマの変化を追う入口です。
データベース評価をRL報酬に：ThinkingBoxがエージェント後訓練
Hugging Faceは、AIエージェントの性能向上を目指す新たな研究成果として「ThinkingBox」を発表しました。この手法は、既存のデータベースの評価を強化学習（RL）の報酬として活用することで、訓練済みエージェントのさらなる強化を可能にします。これにより、より効率的で的確なエージェントのチューニングが期待されます。
Hugging Face BlogNVIDIA：AIの真価はモデルでなく「制御」にあり
NVIDIAの最新研究が、AIエージェントの性能を飛躍的に向上させるには、単に基盤となるAIモデルの能力だけでなく、そのモデルを精密に制御する手法が極めて重要であることを示しました。たとえモデル自体のタスク遂行能力が限定的でも、ファインチューニングなどの適切な「手綱（harness）」を用いることで、安定かつ高いパフォーマンスを引き出せるとしています。
TechCrunch AINVIDIAとHugging Face、画像・動画モデルの大規模ファインチューニング効率化
NVIDIAとHugging Faceが連携し、画像および動画生成AIモデルの大規模なファインチューニングを効率化する新しいソリューションを発表しました。これはNVIDIAのNeMo AutomodelとHugging FaceのDiffusersライブラリを統合したものです。この取り組みにより、開発者は特定のニーズに合わせてモデルをより簡単にカスタマイズできるようになります。
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