「さっき設定したアレ、きちんとできてたかな…。」
何か気がかりがあると眠れなくなってしまう。
誰もが経験することだと思うのですが、2025年も始まったばかりの1月のとある日。
御多分に漏れず私も眠れなくなってしまいました。
あんなに指差し確認したはずなのに！
いやでも、見落としてしまっていたら…。
ちゃんと声に出して確認したはずでしょ！？
いやでも、万が一ということもあるかもしれないし…。
一度考え始めると、もう思考回路は止まりません。
眠気はあるはずなのに、気になってしまえばもう、眠るどころではなくなってしまいます。
ことの発端は、このメールマガジンの予約配信設定でした。
朝が弱い私は基本的に事前にメルマガを設定して眠りにつくのですが、年末年始休暇を経て久しぶりの設定をした際、きちんと設定できているか、ついつい不安になってしまったのです。
送信時間は大丈夫？
リンクは変なことになっていない？
文字化けとかしてないよね？
暖機運転が十分な時には気にならないあれやこれが、脳内をぐるぐる回ります。
結局その日は枕元に置いたスマホで懸念のタネを解決し、無事眠りにつくことができたのですが、懸念事項があると人はどうしてこうも眠れないものなのでしょうか…。
（そういう不安の種は結局杞憂に終わることが多いのもまた不思議です。）
ところで「十分に温まっていない」と言えば、機械学習の分野でも「温める」ための手順が必要になることがあります。
Fine-tuningという名前で呼ばれるその手順は、予め学習された汎用的なモデルを手元のデータにチューニングしていきます。
汎用的なモデルをベースにすることで学習コストを抑え、かつきちんと目の前のデータに特化したモデルを作ることができるという優れものです。
優れもののため、文章の埋め込み表現（ベクトル表現）を得るときだけでなく、画像分類など様々な場面で用いられ、その有効性が示されています。
例えば画像分類でいえば、初めは「動物には目と鼻と耳がある」と学習していたモデルに犬と猫の見分け方を教えることで「目や耳の形、パーツの配置、輪郭に注目する」といった基準を覚えていくことに近いかもしれません。
人間だけでなく機械学習も、準備運動が大事であることには変わりないようです。
P.S.
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