モデルサイズ：小規模なモデルは微調整が速くなりますが、より複雑なエンジニアリングタスクを解決する能力がない場合があります。一方、より大きなモデルはより多くの容量を持っていますが、微調整にはより多くの計算リソースが必要になる場合があります。
事前削除タスク：前削減タスクは、データのタイプとモデルが使用されるタスクのタイプの観点から微調整タスクに似ている必要があります。たとえば、微調整されたタスクにエンジニアリングの問題の解決が含まれる場合、エンジニアリングテキストのコーパスで前提とされていたモデルは、パフォーマンスが向上する場合があります。
ベンチマークデータセットのパフォーマンス：言語理解のための接着剤ベンチマークなど、微調整タスクに関連するベンチマークデータセット上のモデルのパフォーマンスを調べる必要があります。
Openai、Hugging Face、GoogleのTensorflow Research CloudなどのWebサイトで「事前に訓練された大規模モデル」を検索することで、事前に訓練されたモデルを見つけることができます。また、「Art Language Models」に関するセクションがあるPapers with CodeなどのWebサイトでベンチマークの結果を探すこともできます。

ここにあなたの特定の目的のために考慮するためのいくつかのオプションがあります：

Openai GPT-3：現在利用可能な最大の言語モデルの1つで、1750億パラメーターがあります。多様なインターネットテキストでトレーニングされており、さまざまなベンチマークデータセットで強力なパフォーマンスを示しています。利点には、大きなサイズと多様なトレーニングデータが含まれますが、不利な点は、それを微調整するのに必要な高い計算コストです。

BERT：大量のテキストデータで事前に処理された変圧器ベースのモデル。さまざまなベンチマークデータセットでうまく機能することが示されており、微調整に比べて比較的速いです。利点には、比較的小さいサイズと高速の微調整が含まれますが、GPT-3などの大規模なモデルと比較して、不利な点は限られた容量です。

Roberta：モデルサイズが大きく、より広範な前orainingを備えたバートに対する改善。ベンチマークデータセットでBERTよりも優れた性能を発揮することが示されており、より強力なモデルを望んでいるが、微調整の計算コストを合理的に保ちたい人にとっては良い選択肢です。利点には、Bertと比較してパフォーマンスの向上が含まれますが、不利な点はBertと比較して大きいサイズであり、微調整の計算コストが増加する可能性があります。
Model size: A smaller model will be faster to fine-tune, but may not have the capacity to solve more complex engineering tasks. On the other hand, a larger model will have more capacity, but may require more computational resources to fine-tune.
Pretraining task: The pretraining task should be similar to the fine-tuning task in terms of the type of data and the type of tasks the model will be used for. For example, if the fine-tuning task involves solving engineering problems, a model that was pretrained on a corpus of engineering texts may perform better.
Performance on benchmark datasets: You should look at the performance of the model on benchmark datasets relevant to your fine-tuning task, such as the GLUE benchmark for language understanding.
You can find pre-trained models by searching for "large language models pre-trained" on websites such as OpenAI, Hugging Face, or Google's TensorFlow Research Cloud. You can also look for benchmark results on websites such as Papers with Code, which has a section on "State of the Art Language Models".

Here are a few options for you to consider for your specific purpose:

OpenAI GPT-3: One of the largest language models currently available, with 175 billion parameters. It has been trained on a diverse range of internet texts and has shown strong performance on a variety of benchmark datasets. Advantages include its large size and diverse training data, while a disadvantage is the high computational cost required to fine-tune it.

BERT: A transformer-based model that has been pretrained on large amounts of text data. It has been shown to perform well on a variety of benchmark datasets and is relatively fast to fine-tune. Advantages include its relatively small size and fast fine-tuning, while a disadvantage is its limited capacity compared to larger models such as GPT-3.

RoBERTa: An improvement over BERT, with a larger model size and more extensive pretraining. It has been shown to perform better than BERT on benchmark datasets and is a good option for those who want a more powerful model but still want to keep the computational cost of fine-tuning reasonable. Advantages include its improved performance compared to BERT, while a disadvantage is its larger size compared to BERT, which may increase the computational cost of fine-tuning.