事前学習（プレトレーニング）

term_id: pre_training

Category: training_techniques

Definition

事前学習は、深層学習における基礎的な技法であり、モデルがラベルのない大量のデータから広範な特徴やパターンを学習するプロセスです。これにより、モデルは汎用的な表現を獲得し、後続の特定のタスクに対してより効率的かつ高精度に微調整（ファインチューニング）することが可能になります。

Summary

特定のタスクにファインチューニングする前に、大規模なラベルなしデータセット上で機械学習モデルを初期段階から訓練すること。

Key Concepts

  • 転移学習
  • 特徴抽出
  • 大規模データ
  • ファインチューニング

Use Cases

  • BERTやGPTなどの言語モデルの訓練
  • ImageNetの重みを用いたCNNの初期化
  • マルチモーダルAI用のファウンデーションモデルの構築

Code Example

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from transformers import BertModel
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
# Model is now pre-trained and ready for fine-tuning

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