「llm training data」の検索結果

Configure the project's game engine and version. Pins the engine in CLAUDE.md, detects knowledge gaps, and populates engine reference docs via WebSearch when the version is beyond the LLM's training data.

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Fine-tune large language models — data curation, SFT, parameter-efficient methods (LoRA), evaluation, and avoiding common training failures. Use when a base model needs task-specific behavior or domain knowledge.

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Orchestrate AI/ML pipelines for data ingestion, model training, batch inference, and RAG indexing using Prefect, Airflow, or Dagster.

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