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は2024年5月7日、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。同社によると世界初の技術で、同社の「tsuzumi」をはじめとした大規模基盤モデル（ファウンデーションモデル）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）が容易になることが想定されている。2025年度以降の実用化を目指す。
記事引用元：ASCII(詳細は下部リンクから)
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