「Amazonデータで微調整する前に、最初に同様のタスクでBERTモデルを事前にトレーニングする」と言うとき、どういう意味ですか？別のレビューデータセットを見つける必要がありますか？それとも、言語に関する最初のトレーニングで十分ですか？それが何であれ、大きな違いを生むのでしょうか、それとも私の最終モデルの小さなものでしょうか？
同様のタスクでBERTモデルを事前に訓練する場合、解決しようとしているタスクに関連する大きなデータセットでモデルをトレーニングしています。トレーニング前の目的は、モデルに処理するデータの種類に関する事前知識を提供し、モデルの全体的なパフォーマンスを改善することです。

たとえば、Amazonのカスタマーレビューを使用してセンチメント分析モデルを構築しようとしている場合は、最初に映画レビューや製品レビューの大規模なデータセットでBERTモデルを事前にトレーニングすることができます。これにより、センチメント分析がどのように機能し、どのような言語が遭遇するかについての一般的な理解がモデルに与えられます。

トレーニング前は、問題空間に関する有用な情報をモデルが学習できるため、最終モデルに大きな違いをもたらす可能性があります。トレーニング前は、微調整に必要なデータの量を減らし、モデルの予測の品質を向上させるのに役立ちます。ただし、正確な影響は、トレーニング前のデータセットのサイズと品質、および解決しようとしているタスクに依存します。