自己教師あり学習

自己教師あり学習は、データそのものの一部を隠して当てさせるなど、データ自身から「問題と正解」を自動で作り出して学習する手法です。人手によるラベル付けが不要なため、インターネット規模の大量データを活用できます。大規模言語モデルの事前学習はこの考え方の代表例で、文章の次のトークンを予測する課題を解かせることで言語を学習します。

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