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AI
基盤モデルの更新時に生じる派生モデルの再学習コストの課題を解消
NTTが「学習転移」技術を発表 AIモデルの再学習コストを大幅削減
NTTが、過去の学習(トレーニング)過程を再利用することで、AIモデルの再学習コストを大幅に削減する「学習転移」技術を発表した。世界初の技術で、同社の「tsuzumi」をはじめとした大規模基盤モデルの更新時や差し替え時に、各ドメインにおける再学習(ファインチューニング)が容易になる。2025年度以降の実用化を目指す。
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