NTTが「学習転移」技術を発表 AIモデルの再学習コストを大幅削減

AI要約

NTTは、過去の学習（トレーニング）過程を再利用してAIモデルの再学習コストを大幅に削減する「学習転移」技術を発表した。

学習転移は過去の学習過程を再利用する新しい深層学習処理の仕組みで、基盤モデルの更新時に再学習コストを大幅に削減することができる。

研究では、学習転移技術を用いて再学習や再チューニングのコストを大幅に削減し、AI技術の新たな発展に貢献することが期待されている。

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