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ファインチューニング

ファインチューニングとは、既に学習済みのモデルを特定のタスクやデータセットに適応させる手法です。具体的には、以下の2つのステップで行われます。

  1. 事前学習済みモデルを用意する。
  2. 用意したモデルに、新しいデータを追加で学習させる。

この新しいデータによって、モデルは特定のタスクに特化した知識を獲得します。

ファインチューニングのメリット

ファインチューニングには、以下のメリットがあります。

  • 学習時間の短縮：最初から学習するよりも、学習済みのモデルを利用することで、学習時間を大幅に短縮できます。
  • データ量の削減：最初から学習するよりも、少ないデータでモデルを学習させることができます。
  • 精度の向上：特定のタスクに特化した知識を獲得することで、モデルの精度を向上させることができます。

ファインチューニングの例

ファインチューニングは、様々なタスクに応用できます。

  • 画像認識：特定の物体や人物を認識するモデルを学習させる。
  • 自然言語処理：特定の言語の文章を理解したり、生成したりするモデルを学習させる。
  • 音声認識：特定の音声を認識するモデルを学習させる。

ファインチューニングを行う際の注意点

ファインチューニングを行う際には、以下の点に注意する必要があります。

  • 事前学習済みモデルの選択：タスクに合った事前学習済みモデルを選択する必要があります。
  • 学習データの準備：質の高い学習データが必要となります。
  • 学習率の設定：学習率が大きすぎると、モデルが過学習してしまう可能性があります。

関連用語

  • 転移学習：ファインチューニングは、転移学習の一種です。
  • 事前学習：ファインチューニングを行う前に、モデルを別のタスクで学習させること。
  • 過学習：モデルが学習データに過剰に適応し、新しいデータに対してうまく動作しなくなること。

参考資料

用語集