회사는 내부 문서를 사용하여 파운데이션 모델을 사용자 지정할 계획입니다. 이 작업을 수행하는 접근 방식은 무엇입니까?

정답은 지속적인 사전 학습(Continued pre-training)입니다. 이 접근 방식은 파운데이션 모델을 특정 도메인이나 회사 내부 문서와 같은 새로운 데이터셋에 맞게 추가 학습시키는 것을 의미합니다. 이를 통해 모델은 해당 도메인의 언어, 용어 및 지식을 더 잘 이해하고 생성할 수 있게 됩니다. 분류(Classification)는 입력 데이터를 미리 정의된 범주 중 하나로 할당하는 작업이며, 모델 사용자 지정과는 직접적인 관련이 없습니다. 증류(Distillation)는 크고 복잡한 모델(교사 모델)의 지식을 작고 효율적인 모델(학생 모델)로 전이시키는 과정으로, 모델의 크기를 줄이는 데 사용되지만, 새로운 데이터로 모델을 사용자 지정하는 주된 방법은 아닙니다. 회귀(Regression)는 연속적인 값을 예측하는 작업으로, 이 경우의 목적과는 다릅니다.