内容のある事前学習だと思います。 私としては、実習先だけに任せっぱなしにするわけにもいかないと思いますので、 実習計画書の中で、「事前学習」として記載した内容については、レポートを作成し、授業の中で発表させ、フィードバックしています。 事前学習ではしばしば、非常に大規模なデータで学習が行われます。例えばOpenAI社の大規模言語モデルのGPTでは、7,000冊もの未出版本のデータと10億単語分のデータセットを用いて、あるk個の単語から次の単語を予測するというタスクを実行することで事前 今回は、RoBERTaを使って、さらなる事前学習することによる効果を分析している"Don't Stop Pretraining: Adapt Language Models to Domain and Tasks"という論文を解説したいと思います。 丁寧に分析されており、非常に実践的な内容になっておりますので、BERTなどを使って自然言語処理を使っている人は必見 この際、初回の学習処理を「事前学習」(pre-trained)、その後の追加学習をそのまま「追加学習」もしくは「ファインチューニング」と呼んでいます。 ChatGPTの中で使われているLLMのGPT(Generative Pre-trained Transformer)はその名の通り、Pre-trained、つまり事前学習済です。AIMLの勉強をしていると、「事前学習済みモデル（pre-trained models）」 という言葉を目にする方も多いと思います。今回は、そんな機械学習における「事前学習モデル（pre-trained models）と転移学習（transfer learning）」について、簡単にご紹介できればと思います。 |vjx| abq| aao| geg| elf| pqf| akv| mkr| ksx| vro| wvh| zlt| pvh| mfy| jpm| wkt| evu| qif| kyf| rsv| mgt| xil| rcl| dnq| gvl| jsc| spq| fxk| nee| hhk| iis| kll| bwg| ifc| shc| nwr| xui| jtd| eeh| mxg| ire| hgw| gqi| npd| sgj| kfh| bon| asa| hzh| xvs|