要点まとめ
健太
博士、突然LLMが学んだことを忘れてしまうって本当？
博士
はい、それが“catastrophic forgetting（破滅的忘却）”です。旧知識が壊れず、新情報を取り込むためにNested Learningが開発されました。
Nested Learningは、モデルの内部で学習プロセスを階層化し、以前の学習を壊さずに新しい情報を取り込める技術です。これにより、生成AIの精度を維持しながら継続学習が可能になります。
新情報の詳細
健太
どうやって旧知識を守るの？
博士
Nested Learningでは学習層をネスト（入れ子）化し、新しい情報は外側の層だけを更新します。内部層は保持され、既存知識が消えません。
- 階層化された“ネスト学習”で忘却を防止
- 生成AIモデルの衝突を回避
- 学習済みデータを壊さずに継続学習を実現
実生活・ビジネスへの影響
健太
企業ではどこで使えるの？
博士
例えばカスタマーサポートのチャットボットや音声アシスタントなど、多くの生成AIシステムで安定運用が期待されます。
生成AIをビジネスで活用する際、モデルの再学習や更新コストが課題でした。Nested Learningはその負担を軽減し、長期的に高精度なAIサービスを提供します。研究開発（R&D）や自動化ツールなど、多様な分野で応用が広がるでしょう。
よくある質問
- Q:Nested Learningとは何ですか？
A:学習プロセスを階層的にネストし、旧知識を保護しつつ新情報を追加する技術です。 - Q:既存のLLMにも適用できますか？
A:はい、プラグイン的に組み込む方法が研究されており、徐々に実用化が進んでいます。
参考リンク
元記事
###生成AI #AIニュース
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