トレーニング段階

トレーニングステージってのは、モデルにタスクをこなすように教えるプロセスのいろんなフェーズを指すんだ。質問に答えたり、テキストを理解したりするためにね。各ステージはモデルのスキルを向上させるための特定の側面に焦点を当ててるよ。

初期トレーニング

最初のステージでは、モデルが基本的な概念をたくさんのデータを使って学ぶんだ。このデータはいろんなソースから来てて、モデルが言語やその使われ方の文脈を理解するのに役立つんだ。

初期トレーニングの後、モデルはファインチューニングに入る。ここでは、モデルが学んだことを特定のタスクに合わせて改善することに集中してる。ターゲットエリアに合った特別なデータセットを使って行うんだ、例えば医療関連の質問みたいに。

モデルがトレーニングとファインチューニングを終えたら、テストをする必要がある。この評価は、モデルがトレーニングされたタスクをどれだけうまくこなせるかをチェックするんだ。このステージでの良いパフォーマンスは、モデルが学んだことを効率的に使えることを示してるよ。

最後に、モデルはトレーニングの後も学び続けることができるんだ。新しいデータやフィードバックを使うことで、時間が経つにつれて改善して、変化に適応して、タスクにおいてより効果的になっていくんだ。