大規模言語モデルに対するチューニング手法の調査：内部のアクセス性に基づく分類と比較

言語モデルを特定のタスクに対して最適化するチューニング手法は現在多くの場面で用いられている．チューニングには言語モデル内部のパラメータを更新する手法や，入力文を更新する手法など様々なアプローチが存在する．これらのチューニング手法は対象の言語モデルの内部のアクセス性によって使用できる手法が異なる．本研究では言語モデルのアクセス性に応じて分類されたチューニング手法を多角的に比較することで，それらの特徴や傾向を分析する．