現象の理解 LLM【スケール則：現象の理解 D-2】
訓練終盤で突然テスト性能が急上昇するGrokking現象を解説。過学習→スタグネーション→サージの3段階、発生条件、LLMとの関係を詳解。
過学習
現象の理解 
データセット戦略 LLM【事前学習：データセットC-7】
特化データセット戦略とドメイン最適化：医療・法律・コード・金融への応用汎用LLMを特定ドメインに特化させることで、専門タスクでの性能を大幅に向上できます。本記事では、ドメイン特化の戦略と注意点を詳解します。1. FineWeb-edu：教育...
機械学習 【第5回】モデル評価と最適化（前編）
第5回の目標第5回の目標は、機械学習モデルの評価と最適化に関する技術を深く理解し、実践的なスキルを身につけることです。具体的には、モデルの性能を正確に評価するための各種モデルの指標（精度、適合率、再現率、F1スコア、AUC-ROC曲線、平均...