転移学習
あるタスク用に開発されたモデルを関連するタスクに適用することで、開発時間を短縮できるが、受け継がれたバイアスのガバナンスが必要となる手法。
Definition
新しいタスク固有のデータに基づいて、事前にトレーニングされたモデルを微調整する必要があります。転移学習は効率的ではありますが、基本モデルのバイアスやセキュリティ上の弱点を引き継ぎます。ガバナンスには、基本モデルと微調整モデルのバイアスの両方を評価し、ベースモデルの出所とライセンスを追跡し、法的および倫理的なコンプライアンスを確保するためのデータセットとハイパーパラメータの微調整を文書化する必要があります。
Real-World Example
チャットボットチームは、顧客サービスの記録に基づいてオープンソースの BERT モデルを微調整します。ガバナンスでは、基本モデルと微調整されたモデルに基づいて、顧客属性全体のセンチメントを比較するバイアス監査が義務付けられています。商用利用権を確認するためにベースモデルのライセンスを文書化し、再現できるようにすべての微調整パラメータを記録します。
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