ある企業が、社内ドキュメントを使用して基盤モデルをカスタマイズする予定です。この目的を達成する方法はどれですか？

継続事前学習（Continuous Pre-training）は、特定のドメインやタスクに合わせた追加のデータセット（この場合は社内ドキュメント）を用いて、既存の基盤モデルをさらに学習させるプロセスです。これにより、モデルは新しいデータセットのパターンや知識を習得し、そのドメインに特化した性能を向上させることができます。 分類と回帰は、特定のタスクの種類であり、モデルをカスタマイズする「方法」ではありません。分類はカテゴリを予測し、回帰は数値を予測します。蒸留は、より大きなモデルの知識を小さなモデルに転移させる技術であり、既存の基盤モデルを特定のデータでカスタマイズする主要な方法ではありません。