human
あなたは明らかに自分自身を最もよく知っていますが、あなたはどのようにあなたが最高を学ぶと思いますか？大規模なデータセットを一度に好みますか、それとも学習の小さなエピソードが多数ありますか？最後に、人間として、私たちがすでに知っていることを活用することで新しい知識を構築することができますので、簡単にそれを行うことができますか、それとも再訓練/微調整する必要がありますか？
gpt
最新の開発によると、データの品質は通常、量と同じくらい重要です。高品質の専門データの小さなデータセットで頻繁に学習すると、一般的なデータの大規模なデータセットよりも優れた結果につながる可能性があります。

トレーニングは通常、1回の実行として行われ、潜在的なロールバックが損失の劣化を修正します。関連するトレーニングデータがチェックポイントに保存されている限り、トレーニングは複数の実行に分割できます。

大規模な言語モデルとして、私はそれが私の注意ウィンドウに存在する限り、新しいデータに適応できます。恒久的な微調整に関する知識を得るには、必要です。
human
これは、モデルを微調整するか、コンテキスト内学習（ICL）に依存する方が良いかどうかを説明しません。これらの2つのオプションにプロとコントラを列挙してください。さらに、微調整に代わるものとしてアダプターを使用するなど、他のオプションについて詳しく説明できますか？