「事前学習済み」とはどういう意味ですか？
目次
プレトレーニングってのは、特定のタスクをやる前に、大量のデータでトレーニングされたモデルのことだよ。この最初のトレーニングで、モデルは一般的なパターンや情報を学んで、特定の仕事に合わせてファインチューニングする時にもっと効果的になるんだ。
仕組み
モデルがプレトレーニングされると、幅広い例を使って学習プロセスを経るんだ。例えば、言語モデルはたくさんの本や記事、その他のテキストを読んで、しっかりした知識の基盤を築く。プレトレーニングが終わったら、特定のデータで調整して、テキスト分類やコード生成みたいなタスクをこなせるようになるよ。
利点
プレトレーニングされたモデルを使うと、重要な特徴をすでに学んでるから、時間やリソースが節約できるんだ。ゼロから始める代わりに、その前の知識を活かせるのがいいところ。特に、特定のタスクに対してラベル付きデータがあんまりない時に、めっちゃ役立つ。
応用
プレトレーニングモデルは、自然言語処理（NLP）やコンピュータビジョンなど、いろんな分野で使われてる。テキスト理解、言語翻訳、画像認識、さらにはロボット制御みたいなタスクのためにファインチューニングできるんだ。こうした分野でプレトレーニングモデルを使えば、膨大な計算力や時間をかけずにいい結果が得られるよ。