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BERTファインチューニング

BERTファインチューニングは、Devlinらが2019年に発表したBERTモデルを基盤とし、事前学習済みのBERTモデルを、分類、固有表現認識、質問応答などのターゲットタスクのために少量のラベル付きデータセットで再学習させる手法です。転移学習により、比較的少ないタスク固有データでも高い性能を達成します。

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BERTファインチューニング
GPTファインチューニングLoRAとPEFTランダムフォレストビジョントランスフォーマーXGBoostアテンションメカニズム検索拡張生成（Retrieval-Augment…Multi-Head Self-Attentionシーケンス・ツー・シーケンスモデル

出典

  1. Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K. & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. NAACL. DOI: 10.18653/v1/N19-1423 ↗
  2. Sun, C., Qiu, X., Xu, Y. & Huang, X. (2019). How to Fine-Tune BERT for Text Classification. CCL. DOI: 10.1007/978-3-030-32381-3_16 ↗

このページの引用方法

ScholarGate. (2026, June 1). Fine-Tuning of Pre-trained BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/bert-finetuning

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アテンションメカニズム検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）Multi-Head Self-Attentionシーケンス・ツー・シーケンスモデル

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ScholarGate — BERT Fine-Tuning (Fine-Tuning of Pre-trained BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)). 2026-06-15に以下より取得 https://scholargate.app/ja/deep-learning/bert-finetuning · データセット: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026