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機械学習モデルの再訓練とは何ですか？
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** Marle Lusiness **の読み取りは、モデルがトレーニングサンプリングのデータの下であまりにもよく適応する現象ですが、これまで見たことのない新しいデータでは不十分に機能します。

これは、モデルが正しい予測を一般化して作成する能力を失うという事実につながる可能性があります。
たとえば、複雑すぎるモデル、小さすぎる、または騒がしいサンプル、または規制が不十分であるため、さまざまな理由で再訓練が発生する可能性があります。

*レトランと戦うにはさまざまな方法があります。たとえば、サンプルサイズの増加、モデルの複雑さの減少、または規制または標識の使用。*
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言語モデルの再試行のリスクはありますか？特に、最も有名なLLMには何十億ものパラメーターがあり、数千のプロセッサで数ヶ月間教えています。または、この現象は分類タスクにのみ適用されますか？生成モデルには適用できませんか？

はい、別の質問：規制とは何ですか？
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はい、特に膨大な数のパラメーターがあり、大量のデータに関する研究がある場合、言語モデルには再訓練のリスクも存在します。そのような場合、モデルは入力データの詳細を記憶し、一般化能力を失う可能性があり、これにより新しいデータの精度が低くなります。

再訓練と戦う方法の1つはレギュレーターです。これは、入力データを記憶しないようにモデルのトレーニングに追加の条件を追加する手法です。正則化は、モデルのパラメーターの大きな値に対する罰金の追加、またはパラメーターの数の削減など、さまざまな方法で実装できます。

言語モデルの場合、標識の選択、単語のベクトル表現の次元の削減、モデル損失の機能への罰金の追加など、さまざまな方法を使用して、規制を実行できます。一般に、レギュレーターは、言語モデルや機械学習のその他のタスクの再訓練と闘うための重要なツールです。
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言語モデルの「新しいデータの低精度」とはどういう意味ですか？たとえば、分類子のデータと精度は何ですか。しかし、これは言語モデルにとって何ですか？

残念ながら、私は実際に規制当局について何も理解していませんでした。したがって、これまでのあなたの全体の答えは、はるかに簡潔ですが、それほど有用ではない答えに相当します：「はい」。
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言語モデルの「新しいデータの低精度」の下では、モデルを特定のデータセットでトレーニングし、このデータセットで高い精度を示すことができることを意味しますが、以前に満たしていないデータの精度が低いことを示すことができます。

これを説明するために、あなたがニュースで訓練された言語モデルを持っていると想像してください。このモデルにニュースから提案を与えると、おそらくその意味を正しく決定できるでしょう。ただし、彼女に口語のスピーチや、たとえば薬などの狭いテーマ領域から提案を行うと、そのようなデータを正しく処理するのに十分な情報がないため、モデルは低精度を示すことができます。

規制に関しては、これはモデルの再訓練を防ぐために使用される手法です。言語モデルのコンテキストでは、トレーニングデータの精度が高すぎることを回避するために、学習プロセスのモデルパラメーターに追加の制限を追加することで規制を実現できます。これは、損失の機能にL1またはL2の調節を追加したり、学習プロセスにドロップアウトを追加するなど、さまざまな方法で達成できます。