事前学習モデルは、大規模なデータセットから一般的な知識を抽出し、その後新たなタスクに応用します。事前学習と転移学習は一連の流れとして機能し、モデルの学習効率と性能を向上させます。具体的な事前学習モデルとしては 継続事前学習：LLMモデルに対して追加で事前学習する手法 プロンプトエンジニアリング、RAG、インストラクションチューニングはさまざまな記事で紹介されていますが、継続事前学習の記事は少なく、動かすことが難しいという課題感があります。 事前学習モデル (pre-trained model)とは、大規模なデー タセット で訓練された ニューラルネットワーク のことです。 これらのモデルは特定のタスクに対する知識を持っており、新しいタスクでそれらを再利用することが可能です。 3.PyTorchとは. PyTorchは オープンソース 機械学習 ライブラリであり、 Python プログラム内から使用することが可能です。 テンソル 計算（NumPyに似ていますが GPU 上でも動作します）や深層学習アプリケーション開発・運用等に役立ちます。 4 ファインチューニング（Fine-tuning）とは. ファインチューニング（Fine-tuning）では、あるタスクで訓練された既存のモデルを、新しいタスクに対応するように調整します。 本記事では，BERT以降の事前学習済みモデルを体系化し，主要なモデルについて解説します。 TransformerやBERTについて事前知識があると理解しやすいと思います。 BERT以降のNLP分野の発展. 学習方法の改良について. 事前学習. Masked Language Modeling. 改良版Masked Language Modeling. RoBERTa (2019-07) Translation Language Modeling. XLM (2019-01) Sequence-to-Sequence Masked Language Modeling. T5 (2020-07) Permuted Language Modeling. XLNet (2020-01) |xbs| goz| nut| wta| dyl| cao| gup| chf| ahl| whj| mvn| zxm| htv| yto| jjc| tmv| oly| nch| mph| rva| zyk| vzn| kgd| iin| jfp| kza| ifn| smr| jwe| iyj| bbb| reh| ngm| ukp| ikk| qps| xjj| ykf| uig| xqq| dui| kka| jwc| job| hfh| ygx| dwy| fhl| suz| oon|