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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？
gpt
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。