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エンジニアたちは、モデルを学習させる前に特徴抽出を改善するためにデータセットをニューラル化することに決めた。
ニューラル化されたモデルは、ファインチューニングの後に驚くほど人間らしい応答を生成しました。
研究チームによる従来アルゴリズムのニューラル化は、予想外に効率的なモデルを生み出した。
その研究論文は、言語モデルを新しいドメインに適応させるために用いられるさまざまなニューラリゼーションを比較した。
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