Definition
「事前学習済み」という用語は、ImageNetやWikipediaのような大規模で一般的かつ汎用的なデータセットで初期訓練を完了したニューラルネットワークモデルを指します。このプロセスを通じて、モデルはデータの基本的な構造や特徴を学習し、豊富な表現能力を獲得します。その後、この事前学習済みモデルを基盤として、より小さなターゲットデータセットを用いて特定タスクに合わせて微調整（ファインチューニング）を行うことで、高い精度を効率的に達成できます。
Summary
特定のタスクに適応させる前に、大規模なデータセットで既に訓練されたモデルを指す。
Key Concepts
- 転移学習
- 特徴抽出
- ファウンデーションモデル
- ファインチューニング
Use Cases
- BERTやGPTモデルの初期化
- 画像分類のためのResNetの使用
- ドメイン固有のNLPタスクの開始点