Definition
ポストトレーニングは、大規模な汎用データに対する初期の事前学習の後に発生する、機械学習ライフサイクルにおける重要な段階です。このフェーズでは、モデルは特定の用途に合わせて調整され、精度や効率性が向上します。
Summary
ポストトレーニングとは、事前学習済みモデルを特定のデータセットで微調整し、特定のタスクに適応させたりパフォーマンスを最適化したりするフェーズを指します。
Key Concepts
- ファインチューニング
- RLHF（人間によるフィードバック付き強化学習）
- 量子化
- 適応
Use Cases
- 大規模言語モデル（LLM）を人間の好みと一致させる
- エッジデバイス向けにモデルサイズを最適化する
- 医療診断用にモデルを専門化する