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# トレーナーの選択

適切なトレーナーを選択してください - これはトレーニング用に選択したモデルをガイドします

<figure><img src="https://content.gitbook.com/content/MGAUMHLFxqEa9L8vyA1W/blobs/9gkleCjl2a51RJiZDrQ1/image.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

モデル最適化のための3種類のトレーナーを提供しています：

<table data-view="cards"><thead><tr><th>トレーナー</th><th>定義</th><th>仕組み</th><th>最適な用途</th><th data-hidden data-card-cover data-type="image">Cover image</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>SFT (</strong>教師あり微調整<strong>)</strong></td><td>入力と出力のペアを用いてモデルを訓練する基礎的な手法であ
り、特定の入力に対して望ましい応答を生成するようモデルを
学習させる。</td><td><ul><li>プロンプトに対する正しい応答例を提供し、モデルの挙動を導く 。</li><li>多くの場合、人間が生成した「真の応答」を用いて、モデルがど のように応答すべきかを示します。</li></ul></td><td><ul><li>分類</li><li>ニュアンスを伴う翻訳</li><li>特定の形式でのコンテンツ生成</li><li>指示遵守の失敗の修正</li></ul></td><td data-object-fit="contain"><a href="https://content.gitbook.com/content/MGAUMHLFxqEa9L8vyA1W/blobs/XmI39IrpNTmX2Egh6ZtK/machine-learning.png">machine-learning.png</a></td></tr><tr><td><strong>DPO (</strong>直接選好最適化<strong>)</strong></td><td>比較フィードバックから学習することで、特定の種類の応答を他の応
答よりも優先するようにモデルを訓練します。これには別途報酬モデ
ルを必要としません。</td><td><ul><li>プロンプトに対して正しい応答例と誤った応答例の両方 を提供します。</li><li>モデルの性能向上に役立つよう、正しい応答を示します。</li></ul></td><td><ul><li>テキストの要約（適切な内容に焦点を当てる）</li><li>適切なトーンとスタイルでチャットメッセージを生成</li></ul></td><td data-object-fit="contain"><a href="https://content.gitbook.com/content/MGAUMHLFxqEa9L8vyA1W/blobs/V8hMRLUhyOYObQXAFWCc/best-practice.png">best-practice.png</a></td></tr><tr><td>事前学習</td><td>言語理解のための大規模な未ラベル付けデータを用いた初期トレーニング
段階。</td><td><ul><li>モデルを膨大な量のテキストデータにさらし、文法、事実、推論 パターン、世界知識を学習させる。</li><li>ラベル付き例文は不要。</li></ul></td><td><ul><li>基礎的な言語理解の構築</li><li>下流の微調整タスクに向けたモデル準備</li></ul></td><td data-object-fit="contain"><a href="https://content.gitbook.com/content/MGAUMHLFxqEa9L8vyA1W/blobs/70chGBtCD4AIWgrG3crl/learning.png">learning.png</a></td></tr></tbody></table>

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# Agent Instructions
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