モデルの精製:なぜますます多くの「小型モデル」が大規模モデルの経験に追いつくのか
モデル蒸留は過去2年間で頻繁に話題に上るキーワードで、特に「なぜ小型モデルが強くなるのか」という問いにおいて、ほぼ必ず登場します。 簡単に言えば、蒸留の考え方は、小さな生徒モデルが大きな教師モデルから学び、後者の能力や行動、出力パターンの一部を移し、より低コストでより近い結果を得ることです。 これは...
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ファインチューニングという言葉は、多くのチームがAIを導入する際によく見かける言葉ですが、「効果が良くない限りモデルを微調整する」と誤解されがちです。 実際、ファインチューニングとは単にモデルに情報を追加するだけでなく、追加の訓練を通じてモデルの応答スタイル、タスクモード、特定の出力構造をより安定さ...