継続的プリトレーニング

継続的な事前学習（Continual Pretraining）は、新しいデータやタスクに対応するためにモデルのパラメータを常に更新する連続学習手法です。この手法は、モデルの汎化能力とリアルタイムでの適応性を向上させることが目的で、動的な環境において大きな利点があります。効果的にモデルの性能を向上させ、大規模なラベル付きデータへの依存を減らし、モデルの実用性と柔軟性を高めることができます。