NTTは「学習転移」技術を発表し、AIモデルの再学習コストを大幅に削減することを目指す。
これは過去の学習過程を再利用する新しい仕組みであり、ニューラルネットワークのパラメータ空間における対称性を活用して学習過程のパラメータ列を変換し、新たなモデルの学習結果を低コストで実行することができる。
これにより、AIモデルの追加学習や定期的な更新に伴うコストを削減できる。
NTTはこの技術を自社の「tsuzumi」や「AIコンステレーション」に活用する予定であり、AI適用領域の拡大や消費電力の削減に貢献できるとしている。
NTTが、過去の学習（トレーニング）過程を再利用することで、AIモデルの再学習コストを大幅に削減する「学習転移」技術を発…
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