とは何ですか 事前トレーニング?

事前トレーニング後に適用されるトレーニング ステップ (命令調整、設定の最適化、安全性調整など)。

スケーラブルなストレージと処理技術を必要とする非常に大規模で複雑なデータセット。

モデルが事前の知識を忘れることなく新しいデータから学習し続けることができるトレーニング アプローチ。

モデルの一般化を改善するために変更されたトレーニング サンプルを作成する手法。

ドメイン固有のデータに対するトレーニングを継続して、事前トレーニングされたモデルを特定のタスクに適応させます。

多くの下流タスクに適応できる大規模な事前トレーニング済みモデル。