命令チューニング損失が一般化に与える影響（On the Effect of Instruction Tuning Loss on Generalization）

田中専務

拓海さん、最近部署で「命令チューニング」という言葉が出てきて、部下に説明しろと言われました。そもそも何が変わるんですか？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！命令チューニングは、事前学習した言語モデルにユーザーの指示をきちんと従わせるための「後付けの調整」ですよ。簡単に言えば、

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影響関数を活用したPINNのデータ再サンプリング（Leveraging Influence Functions for Resampling Data in Physics-Informed Neural Networks）

田中専務拓海先生、最近社内で「PINN（ピン）」って話が出てきましてね。うちの現場で使えるかどうか、正直ピンと来ていません。要点を教えてくださいませんか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！PINNはPhysics-Informed Neural Networks（PINN＝物理拘束

田中専務拓海先生、お時間いただき恐縮です。部下から『常識的な判断ができるAI』を導入すべきだと言われまして、正直ピンと来ないのです。そもそも『常識推論』という言葉の事業的な意味合いを、端的に教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、難しく聞こえる用語でも、本質

田中専務拓海さん、最近社員から「AIを現場で使おう」と言われて困っております。論文の話を持ってきたのですが、専門用語が多くて消化できません。まず要点だけ簡潔に教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は「テスト時学習（Test-Time Training：TT

田中専務拓海先生、最近部署でAI導入の話が出ましてね。部下から『オープンソースの大きな言語モデル（Large Language Models, LLM）で十分です』と言われて困っています。実際のところ、どれが使えるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、整理していけ

田中専務拓海先生、最近部下が『論文を読め』と言って困っております。『Randomized PCA Forest』という手法が良いらしいのですが、正直名前だけで頭が痛いです。要するに何ができるものなんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！簡潔に言うと、これは大量データの中から

田中専務拓海先生、お疲れ様です。部下から『最近AIと人の協働を考える論文が重要だ』と言われまして、正直どこから手を付けるべきか分からず困っています。今回の論文は何を示しているのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点を三つにまとめると、タスク