ドメイン特化型の事前学習を行う際、どのようにして一般知識の性能低下を最小限に抑えることができるか?
ドメイン特化型の事前学習を行う際、一般知識の性能低下を最小限に抑えるためにいくつかの戦略が考えられます。まず、事前学習データの選択が重要です。一般知識と特定のドメイン知識のバランスを保つために、事前学習データの選定を慎重に行う必要があります。特定のドメインに特化したデータを追加する際には、そのデータが一般的な知識と競合しないように注意することが重要です。また、モデルのファインチューニングやハイパーパラメータの調整によって、一般知識と特定ドメイン知識のバランスを保ちつつ、性能低下を最小限に抑えることができます。