生成AIパスポート 用語集機械学習
学習済みモデルとはがくしゅうずみもでる
学習済みモデルの意味
学習済みモデルとは、大量のデータを使って学習を終えた結果として得られる、データに含まれるパターンや関係性を内部に取り込んだモデルのことです。英語ではPre-trained modelと呼ばれ、新しいデータを入力すると、学んだ規則性にもとづいて予測や分類、生成を行えます。
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詳しい解説
試験のポイント
- 英語表記「Pre-trained model」とセットで覚える
- 「データのパターンや関係性を表現したモデル」という定義のキーワード
- 転移学習・ファインチューニングの出発点になる
- 学習済みでも、学習データにない知識は持っていない点に注意
学習済みモデルの確認問題（○×）
学習済みモデルとは、まだ一度もデータを学習していない初期状態のモデルを指す。
答えと解説を見る
答え：×
学習済みモデルは、大量のデータで学習した後に得られる、パターンや関係性を表現したモデルです。
学習済みモデルとあわせて覚えたい関連用語
- 機械学習機械学習とは、人がルールを一つひとつ書き込むのではなく、コンピュータが大量のデータから統計的な手法やアルゴリズムによって規則性を見つけ出し、…
- 転移学習転移学習とは、ある問題を解くために学習させたモデルの知識（学習済みの重みなど）を、別の関連する問題に当てはめて活用する手法です。
- パラメータパラメータとは、機械学習のモデルがデータから学習することで自動的に決まっていく内部の数値のことです。
- ファインチューニングファインチューニングとは、事前学習を終えたモデルに、特定の用途に合わせたデータを追加で学習させ、性能を微調整することです。
- 事前学習事前学習とは、大規模言語モデルを作る最初の段階で、膨大な量のテキストを学習させて自然言語に関する幅広い知識を身につけさせることです。