大規模言語モデルを用いた自然言語処理において，事前学習済みのモデルに対して行う，ファインチューニングに関する記述として，最も適切なものはどれか。
- ア 強化学習を行い，最適な結果が得られるようにする。
- イ 事前学習と同じデータを繰り返し用いて学習を行い，モデルの精度を高めるようにする。
- ウ 大量のテキストデータを用いて学習を行い，モデルの精度を高めるようにする。
- エ 特定のデータを用いて追加で学習を行い，目的とするタスクに適用できるようにする。
大規模言語モデルを用いた自然言語処理において，事前学習済みのモデルに対して行う，ファインチューニングに関する記述として，最も適切なものはどれか。
正解： エ
解説：
大規模言語モデル（LLM）の学習は，大きく２段階に分かれます。
事前学習（Pre-training）とは，インターネット上の大量のテキストデータを使って，言語の一般的な知識・文法・文脈理解などを幅広く学ばせる工程です。膨大なコストと時間がかかります。
ファインチューニング（Fine-tuning）とは，事前学習済みのモデルに対して，特定の用途・タスクに特化した比較的少量のデータを使って追加学習を行う工程です。これにより，汎用モデルを「医療文書の要約」「特定業界のQ&A対応」など，目的とするタスクに適応させることができます。
各選択肢を検討します。