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#05:汎用性と拡張
このチャプターでは、汎用性と拡張について学習します。
多分野(数学、法学、医学など57分野)からなる大規模ベンチマーク。モデルが幅広い知識や推論力を持っているかを評価するために使われる。
LLMは膨大なデータでの事前学習により、多様な業務領域に応用可能な高い汎用性を持つ。この汎用性は、モデルの計算量・データ量・パラメータ数を増やすと性能が向上する「スケール則」に支えられている。ただし、そのままでは専門領域に対応できないため、ファインチューニングやプロンプトチューニングといった手法で、特定の業務要件に合わせて能力を拡張(最適化)する必要がある。