AIモデルの訓練後適応技術を体系化：6次元分類とAIガバナンスへの示唆

現代の機械学習において不可欠な「訓練後適応」技術は、ファインチューニングから検索拡張まで多岐にわたります。しかし、これらの技術は文献上で断片化しており、比較や変更追跡が困難でした。この課題に対し、最新の調査論文がメカニズム、目標、データ要件など6つの次元で適応技術を体系的に分類。混同されがちな用語を明確にし、AIガバナンスやモデル変更追跡に役立つ共通語彙を提案しています。これにより、AIモデルの進化と管理をより効果的に進めることが可能になります。