学習プロセス
LoRA（Low-Rank Adaptation）を使用した学習プロセスでは、まずベースモデルを作成し、その後、微調整を行ってLoRAを生成します。これにより、モデルは新しいデータに対する柔軟性が向上します。その後、LoRAをベースモデルに組み合わせて、連続的な学習が可能な新しいモデルを作成します。
LoRAを主要なモデルに組み込んだ後、その結果は他のモデルと統合するか、直接適用することができます。これにより、モデルは継続的な学習能力を発揮し、新しいデータに適応することができます。
最終的に、LoRAアプローチを採用することは、モデルに連続的な学習の適応性を与え、研究の取り組みで他のモデルとのシームレスな統合に効果的な手段となります。
図は、モデル学習の操作原理を示し、代替データソース、ユーザーの対話、独立したデータ検索など、さまざまなチャネルを通じて情報を収集する能力を示しています。これにより、個々のモデル間で顕著な多様性が生まれ、各モデルが異なるソースから学習し、豊かで多様な知識スペクトラムに貢献します。これらの学習アプローチのばらつきは、将来の研究に深い影響を与え、反復的で補強された思考プロセスの概念を強調しています。
要約すると、この描写はモデルがさまざまな手段から情報を取り込み、幅広い学習経験を促進する能力を強調しています。個々のモデルの学習方法の多様性は、革新的な研究戦略の形成において有益であり、反復的で補強された認知プロセスの本質を強調しています。