言語モデルの再試行のリスクはありますか？特に、最も有名なLLMには何十億ものパラメーターがあり、数千のプロセッサで数ヶ月間教えています。または、この現象は分類タスクにのみ適用されますか？生成モデルには適用できませんか？

はい、別の質問：規制とは何ですか？
はい、特に膨大な数のパラメーターがあり、大量のデータに関する研究がある場合、言語モデルには再訓練のリスクも存在します。そのような場合、モデルは入力データの詳細を記憶し、一般化能力を失う可能性があり、これにより新しいデータの精度が低くなります。

再訓練と戦う方法の1つはレギュレーターです。これは、入力データを記憶しないようにモデルのトレーニングに追加の条件を追加する手法です。正則化は、モデルのパラメーターの大きな値に対する罰金の追加、またはパラメーターの数の削減など、さまざまな方法で実装できます。

言語モデルの場合、標識の選択、単語のベクトル表現の次元の削減、モデル損失の機能への罰金の追加など、さまざまな方法を使用して、規制を実行できます。一般に、レギュレーターは、言語モデルや機械学習のその他のタスクの再訓練と闘うための重要なツールです。