FM のトレーニングの重要な要素
Key Elements of FM Training
AI 生成試験ガイド v1.1 準拠人による確認：未実施
このページの内容は、AWS 公式の試験ガイドをもとに AI が作成しました。誤りを含む可能性があります。正式な情報は公式の試験ガイドで確認してください。
概要
FM のは「からへ」の階段：（大量ので汎用能力を学ぶ）→ （なしのドメインデータで分野知識を補う）→ （のタスクデータで振る舞いを変える）→ （大から小モデルへ学ばせて削減）。
FM training is a ladder from general to specific: pre-training (massive unlabeled data, general ability) → continued pre-training (unlabeled domain data, domain knowledge) → fine-tuning (labeled task data, changes behavior) → distillation (a small model learns from a large one to cut cost).
主な用語
| 日本語 | English |
|---|---|
| じぜんトレーニング | Pre-training |
| Continued pre-training | |
| Fine-tuning | |
| じょうりゅう | Distillation |
| / | Labeled / unlabeled data |
| / はんよう・せんよう | General / specific |
解説
日本語の解説は準備中です。上の概要と用語表で要点を確認し、確認テストで理解度を確かめてください。
出典：AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) 試験ガイド Domain 3 › Task 3.3
項目名と要約は本サイトによるものです。試験ガイドの原文は公式サイトで確認してください。
読み終えたら「学習済み」にしましょう。確認テストで 80% 以上正解すると「習得済み」になります。
D3 確認テスト 1 へ