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ファインチューニング

生成AIの技術 特徴 ファインチューニング

   ファインチューニングとはAIが特定のタスクに対して性能を向上させるために追加の学習を行い、パラメータを更新する手法です。

LLMに関してのファインチューニングは、基本的な言語能力を取得させる事前学習の後に行われ、ラベル付き教師ありデータを用いて学習を行います。また、アライメントを行うため、RLHFを最後に行いますが、この時の追加学習も広義の意味でのファインチューニングに含まれます。

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    ファインチューニングとは事前学習後に特定のタスクへの性能を向上させる追加学習を行うことで、パラメータの更新を行います。大規模コーパスを用いてAIに基本的な言語モデルを習得させる事前学習の後に行われる手法です。

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