FM をファインチューニングするための方法
Methods for Fine-Tuning an FM
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
の代表的な方法は 4 つ：チューニング（指示に従うよう教える）、（特定分野に詳しくする）、（学習済みの知識を関連タスクに転用する）、（分野のテキストで知識を補う）。
Four common fine-tuning methods: instruction tuning (teach the model to follow instructions), domain adaptation (make it fluent in a field), transfer learning (reuse learned knowledge for a related task), and continued pre-training (add knowledge from domain text).
主な用語
| 日本語 | English |
|---|---|
| Instruction tuning | |
| Domain adaptation | |
| てんいがくしゅう | Transfer learning |
| Continued pre-training | |
| Prompt-completion pair |
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。
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