自然言語処理における Pre-trained Models

自然言語処理におけるPre-trained Modelsとは、文脈や単語の意味を理解する学習済みモデルに新たな層を追加し、ファインチューニングを行うことで目的とするモデルを容易に実装する手法を指します。

自然言語処理におけるタスクの目的は翻訳、人間との会話、文章のジャンル分類等多岐にわたりますが全てにおいて文脈の理解が必要になります。そこで、文脈を理解するような学習済みモデルを再利用することで一から学習するよりもコストを削減できます。

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クイズ

事前学習済みのネットワークに新たな出力層を付け足し，ネットワーク全体を再び学習することを何というか，最も適切な選択肢を一つ選べ．

転移学習
オーバーフィッティング
ドロップアウト
ファインチューニング

正解を見る

解説を見る
事前学習したモデルを新たなデータセットで再び学習する際，出力層のみを更新することを転移学習，ネットワーク全体を更新することをファインチューニングと言います．（参考:G検定公式テキスト第2版第6章 6-1 P215) （参考：G検定公式テキスト第1版 P124-125）
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