微調整
あらかじめ学習済みのAIモデルを特定のタスクやデータセットに適応させ、新しいデータを用いて学習を続けることで、しばしばタスク特有のパフォーマンスを向上させます。
ジェネリックで大規模な事前訓練済みモデル（例: BERT、ResNet）を、分野特有のラベル付きデータで学習率を低くしてさらに訓練するトランスファーラーニング技術です。ファインチューニングは開発を加速し、タスク固有のデータをあまり必要とせず、幅広い特徴表現を活用します。ガバナンスは、基本モデルの出所、ライセンスの遵守、ファインチューニングに用いるデータセットやハイパーパラメーターの選択を文書化し、再現性を確保する必要があります。
あるリーガルテック企業が、50,000のラベル付き法的契約条項でBERTモデルを微調整します。ゼロからのトレーニングデータの1/10しか使用しなくても、条項分類で90%の精度を達成し、社内QA基準を満たす自動契約レビューを可能にします。
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Enzaiはどのような問題を解決しますか？
Enzaiは、エンタープライズグレードのインフラストラクチャを提供し、AIリスクとコンプライアンスを管理します。AIシステム、モデル、データセット、ガバナンスの決定が文書化され、評価され、監査可能な中央記録システムを作成します。
Enzai は誰のために作られていますか？
Enzaiは他のガバナンスツールとどのように異なりますか？
既存のAIガバナンスプロセスがない場合でも開始できますか。
AIのガバナンスはイノベーションを遅らせるのか？
Enzaiはどのように進化するAI規制と整合性を保っていますか？
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