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Microsoft Foundry の Fine Tuning 完全ガイド — データ設計・実行（Part 2／全 2 回）
AI・機械学習

Microsoft Foundry の Fine Tuning 完全ガイド — データ設計・実行（Part 2／全 2 回）

Microsoft FoundryでのFine Tuningを再現性高く進めるため、目的と評価指標の設定、ベースモデル比較、JSONLデータ設計、ジョブ設定、学習・検証・デプロイ手順を整理。重要なのは件数よりデータ品質、一貫した評価、実験記録、失敗例を活かす継続改善である。

約2か月前
Microsoft Foundry の評価機能で想定 QA と実回答の差分を測り継続的に改善する方法
AI・機械学習

Microsoft Foundry の評価機能で想定 QA と実回答の差分を測り継続的に改善する方法

Microsoft Foundry（旧 Azure AI Foundry）の評価機能で、チャットの想定 QA（ground truth）を登録し実回答との差分を Similarity や F1 で測って改善する手順を、JSONL 設計・評価器の選び方・ポータル UI と SDK・改善ループまで実務目線で解説します。

約2か月前
Microsoft Foundryチャットボット評価Automatic Evaluation+2個