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、特に多数のパラメーターと複雑なアーキテクチャを持つモデルには、言語モデル、特に言語モデルには再訓練のリスクも存在します。ただし、言語モデルを教える場合、通常、再訓練を防ぐのに役立つさまざまな規制方法が使用されます。

正則化は、モデルの再訓練と戦うために使用される手法です。これは、モデルのトレーニングに追加の制限を追加することで構成され、モデルの複雑さを軽減し、したがって再訓練を防ぎます。最も人気のある調節方法の1つはL2-規制装置であり、モデルパラメーターの大きな値のモデル損失の関数に罰金が追加されます。これにより、モデルをデータのノイズに対してより耐性にし、再訓練を防ぐことができます。

さらに、他の方法は、勾配の整理、ドロップアウト、ブッチなどの正規化など、言語モデルの再訓練と戦うためにも使用されます。