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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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モデルがトレーニングの結果として得られた初期データにうまく対処するが、新しいデータではより悪化する場合。