会社は、基盤モデルが最新の状態を維持するために、継続的なトレーニングを通じて新しいデータを定期的に取り込む必要があります。この要件を満たすトレーニングアプローチはどれですか？

継続的事前学習は、新しいデータが利用可能になるたびにモデルを継続的に更新するアプローチです。これにより、基盤モデルは最新の状態を維持し、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させることができます。 バッチ学習は、データセット全体を使用してモデルを一度にトレーニングする方法であり、新しいデータが頻繁に到着するシナリオには適していません。静的トレーニングは、モデルが一度トレーニングされた後に更新されないことを意味し、最新の状態を維持するという要件を満たしません。潜在的トレーニングは一般的な機械学習の用語ではなく、この文脈では意味がありません。