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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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現在、ニューラルネットワークを再調整する問題を解決するためにさまざまな方法が使用されています。たとえば、それらの中で最も効果的なのはドロップアウトです。

主なアイデア**ドロップアウト**は、いくつかのDNNのアンサンブルをトレーニングするために1つのDNNをトレーニングする代わりに、結果を平均しました。
学習のためのネットワークは、$ p $の確率でニューロンのネットワークから除外することにより取得されるため、ネットワーク上にニューロンが残る確率は$ q = 1-p $です。ニューロンの「除外」とは、入力データまたはパラメーターが0を返すことを意味します。
除外されたニューロンは、エラーアルゴリズムの任意の段階（Backpropagation）に学習プロセスに寄与しません。したがって、ニューロンの少なくとも1つを除外することは、新しいニューラルネットワークを教えることと同等です。

正則化（Eng。正規化）統計、機械学習、逆タスクの理論 - 誤って設定されたタスクを解決するか、再訓練を防ぐために、条件にいくつかの追加の制限を追加する方法。ほとんどの場合、この情報には、モデルの複雑さのための罰金の形があります。
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私は医療従事者を支援する会社で働いています。私は、参照情報を発行するためにSOGを作成するチャットボットを作成するタスクを与えられ、またアドバイスをあまり助けませんでした。現時点ではデータはありません。ステップごとに私を引っ張ってください、私は何をすべきですか？