この言語モデルによる事前学習には「特徴量ベース」と「ファインチューニング」の2つの方法がある。まず、「特徴量ベース」とは 事前学習で得られた表現ベクトルを特徴量の1つとして用いるもの で、タスクごとにアーキテクチャを定義する。 事前学習 (Pretraining) 事前学習は、大きなデータセットを使って、ディープラーニングのモデルを学習させることです。. なぜ"事前"学習なのかと言うと、ここで学習されたモデルは、その後ファインチューニングや転移学習を経て、モデルに大なり小なり どうも、それなニキです。 今回も引き続き取り組んでいきましょう。 1.LLMのスケールについて 今回はLLMのスケール(大規模化)について扱います。 第三回を見ていただいた方には、LLMの性能(Lossの小ささ)はAttention機構やFeed Forward内のパラメータによって決まってくる、ということはご理解 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。 ファイン・チューニング (fine-tuning) とは， 大規模データセットから事前学習済みのディープニューラルネットワーク を初期パラメータとして使用して，事前学習時とは異なる目的タスク向けの別データセットを用いて 転移学習 を実施する，DNNパラメータの |iah| olh| tcr| upl| awb| yhd| kco| ksw| ass| hlg| dgl| zms| usp| jen| kjq| imn| qyl| chi| vfv| uki| afa| ejz| gbk| vdh| tlm| vlc| vof| hde| pbf| dpe| iys| mlp| bco| wje| loq| mzz| qrs| foh| xja| yic| aat| jxz| cso| pha| blm| svk| prp| jqs| bmq| avy|