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GrowCLIP：大規模コントラスト言語-画像事前学習のためのデータ駆動自動モデル成長

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田中専務

拓海先生、最近若手から『画像と言葉を一緒に学習するモデルを常に新しいデータに合わせて伸ばす技術』が良いって聞きました。うちの現場でも使えるものなんでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を先に言いますと、GrowCLIPという研究は『データが増えるたびにモデルの構造を自動で拡張して性能を保つ仕組み』を目指しているんですよ。一緒に見ていけば必ず理解できますよ。

田中専務

それはいい。ただ、我々はデータを少しずつ集めている段階です。小さいモデルの方が早く学習できるなら、最初から大きいモデルを使わなくてもいいのではありませんか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！その通りで、GrowCLIPは最初は小さく始め、データが増える段階で必要に応じてモデルを拡張する設計です。これにより無駄な計算を抑えて効率的に学習できますよ。

田中専務

でも、新しい構造に変えたときに、これまで学んだことが消えたりしないのですか。うまく引き継げなければ時間の無駄になりますよね。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！GrowCLIPでは

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

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