大規模言語モデルを用いた自然言語処理において、事前学習済みのモデルに対し打て行う、ファインチューニングに関する記述として、最も適切なものはどれか。
| ア | 強化学習を行い、最適な結果が得られるようにする。 |
| イ | 事前学習と同じデータを繰り返し用いて学習を行い、モデルの精度を高めるようにする。 |
| ウ | 大量のテキストデータを用いて学習を行い、モデルの制度を高めるようにする。 |
| エ | 特定のデータを用いて追加で学習を行い、目的とするタスクに適用できるようにする。 |
答え エ
【解説】
| ア | 強化学習を行い、エージェント(学習者)にデータを与えて学習させる機械学習の手法のひとつです。(×) |
| イ | 事前学習と同じデータを繰り返し用いて学習を行い、モデルの精度を高めるようにするのは、追加学習です。(×) |
| ウ | 大量のテキストデータを用いて学習を行い、モデルの制度を高めるようにするのは、機械学習です。(×) |
| エ | 特定のデータを用いて追加で学習を行い、目的とするタスクに適用できるようにするのは、ファインチューニングです。(〇) |
【キーワード】
・ファインチューニング
- ファインチューニング(fine-tuning、微調整)
機械学習モデル、特にディープラーニングモデルを特定のタスクやデータセットに最適化するために、既に学習済みのモデルを再学習させる技術です。
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