AI用語集

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用語

マルチタスク・ファインチューニング

モデルが関連する複数のタスクで同時に微調整される適応戦略であり、より汎用的かつ堅牢な表現の学習を促進し、単一タスクでのファインチューニングと比較して、個々のタスクのパフォーマンスを向上させることが多い。

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用語

AdapterFusion

基本モデルを再トレーニングすることなく、異なるタスクで事前学習させた複数のアダプターを組み合わせ、それらの表現を融合する方法を学習することで、複数のタスクを同時に処理できるモデルを作成する技術。

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用語

フル・ファインチューニング

タスク固有のデータでトレーニング中に、事前学習済みモデルのすべてのパラメータを更新する適応アプローチであり、一般的に最高のパフォーマンスを発揮するが、計算リソースとストレージのコストが最も高くなる。