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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
統計、統計、機械学習、逆タスクの理論 - 誤って設定された問題を解決したり、再訓練を防ぐために、いくつかの追加情報を条件に追加する方法。この情報には、多くの場合、モデルの複雑さのための罰金の形があります。たとえば、これらは、結果の関数の滑らかさや、ベクトル空間の標準の制限に対する制限となる可能性があります。
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質問の第2部への答えをありがとう。しかし、私は答えの最初の部分を見ませんでした:(