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LLM・生成AI

継続事前学習とは？

読み: けいぞくじぜんがくしゅう英語: Continued Pre-training更新日: 2026-06-23

継続事前学習とは、既存モデルに特定領域の大量テキストを追加学習させ、基盤知識を補強する方法です。

AWS AI PractitionerG検定

関連表記: 継続事前学習 / Continued Pre-training / 継続学習

試験で問われるポイント

  • ファインチューニングより広い領域知識の追加として説明されます。
  • 一時的な最新情報参照だけならRAGが適する場合があります。
  • コストやデータ管理の負荷が大きい選択肢です。

具体例

医療や法律など専門領域の大量テキストでモデル知識を補強する場合に検討されます。

混同しやすい点

  • RAGと同じ仕組みだと考える。
  • 少量のFAQだけで行う軽い設定変更だと考える。

関連問題で復習

AWS AI Practitioner基盤モデルの活用

ある法律事務所が、判例や専門用語を多く含む大量の法務文書を扱えるよう既存の基盤モデルの土台知識を強化したいと考えています。この目的に最も適したアプローチはどれですか。

関連用語

RAG（検索拡張生成）

外部文書やデータベースを検索し、その結果を根拠としてLLMに回答を生成させる構成です。

ファインチューニング

事前学習済みモデルに追加データを学習させ、特定用途や表現に適応させる方法です。

基盤モデル

大量データで事前学習され、さまざまな用途へ応用できる大規模なAIモデルです。