「フルファインチューニング」とはどういう意味ですか？

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フルファインチューニングは、機械学習でモデルのパフォーマンスを向上させるための方法だよ。まず、モデルが一般的なデータの大きなセットで初期訓練された後に、より小さくて特定のデータセットを使って調整や「ファインチューニング」をするんだ。このプロセスで、モデルが特定のタスクやデータタイプでより良いパフォーマンスを発揮するようになるんだ。

フルファインチューニングでは、モデルのすべての部分が更新されるんだ。つまり、モデルは新しいデータから学んで、内部の設定を変えてより正確になるってこと。この方法は、特に元々訓練されたタスクと全然違う場合に、より良い結果をもたらすことがあるよ。

だけど、このアプローチはリソースをめっちゃ使うから、コンピュータの力や時間が大量に必要なんだ。だから、いくつかの人は、パフォーマンスを向上させながらも、もっと早くて効率的な低ランク適応法とか他の方法を探すこともあるよ。