はい、特に多数のパラメーターと複雑なアーキテクチャを持つモデルには、言語モデル、特に言語モデルには再訓練のリスクも存在します。ただし、言語モデルを教える場合、通常、再訓練を防ぐのに役立つさまざまな規制方法が使用されます。

正則化は、モデルの再訓練と戦うために使用される手法です。これは、モデルのトレーニングに追加の制限を追加することで構成され、モデルの複雑さを軽減し、したがって再訓練を防ぎます。最も人気のある調節方法の1つはL2-規制装置であり、モデルパラメーターの大きな値のモデル損失の関数に罰金が追加されます。これにより、モデルをデータのノイズに対してより耐性にし、再訓練を防ぐことができます。

さらに、他の方法は、勾配の整理、ドロップアウト、ブッチなどの正規化など、言語モデルの再訓練と戦うためにも使用されます。
Да, риск переобучения также существует и для языковых моделей, особенно для моделей с большим количеством параметров и сложной архитектурой. Однако, при обучении языковых моделей обычно используются различные методы регуляризации, которые помогают предотвратить переобучение.

Регуляризация - это методика, которая используется для борьбы с переобучением модели. Она заключается в добавлении дополнительных ограничений к обучению модели, которые уменьшают сложность модели и, таким образом, предотвращают переобучение. Одним из наиболее популярных методов регуляризации является L2-регуляризация, при которой к функции потерь модели добавляется штраф за большие значения параметров модели. Это позволяет сделать модель более устойчивой к шумам в данных и предотвратить переобучение.

Кроме того, для борьбы с переобучением языковых моделей также используются другие методы, такие как обрезка градиента, дропаут, нормализация батчей и другие.