モデルアライメント

モデルのアライメントとは、機械学習システム内の複数のモデル間で一貫性を確保し、それらをシステム全体の目的と一致させるプロセスです。このプロセスには、各モデルに対して明確かつ一貫した目標を設定し、学習データにおける不整合や偏りを特定して解消すること、各モデルの精度をテストおよび検証すること、そしてモデルが行う予測や決定がシステムの目的と高度に一致していることを確認することが含まれます。これにより、システム全体のパフォーマンスと信頼性が向上します。