NTTは、深層学習において過去の学習過程をモデル間で再利用する「学習転移」技術を開発しました。
学習転移は、過去の学習過程のパラメータ列を適切に変換することで新たなモデルの学習結果を低コストで得られるようにし、基盤モデルの更新に伴う再チューニングコストを大幅に削減します。
この技術により、AIの運用容易化や消費電力削減に貢献し、基盤モデルの運用コスト削減やAIコンステレーションの構想具現化など、次世代のAI技術開発に向けた貢献が期待されています。
NTT、AIモデルの再学習コストを大幅に削減可能な「学習転移」技術を開発
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
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