회사는 지속적인 훈련을 통해 새로운 데이터를 정기적으로 통합하여 파운데이션 모델을 최신 상태로 유지해야 합니다. 어떤 훈련 방식이 이 요구 사항을 충족합니까?

지속적인 사전 훈련(Continuous pre-training)은 새로운 데이터를 정기적으로 통합하여 파운데이션 모델을 최신 상태로 유지하는 데 가장 적합한 훈련 방식입니다. 이 방식은 모델이 최신 정보와 트렌드를 반영하도록 점진적으로 업데이트합니다. 배치 학습(Batch learning)은 특정 시점에 고정된 데이터셋으로 모델을 훈련하므로, 새로운 데이터를 지속적으로 통합하는 데는 적합하지 않습니다. 정적 훈련(Static training)은 한 번 훈련된 모델을 변경하지 않는 것을 의미하며, 최신 상태 유지 요구 사항과 상반됩니다. 잠재 훈련(Latent training)은 모델의 잠재 공간을 훈련하는 개념으로, 모델 업데이트 방식과는 직접적인 관련이 없습니다.