Model adaptation and deeper ML

Before adapting a model, classify the observed failure: missing evidence, unsuitable output behavior, limited capability, or an application defect.

在适配模型之前，应先给观察到的失败分类：缺少证据、输出行为不合适、能力不足，还是应用缺陷。

モデルを適応させる前に、根拠不足、出力動作の不適合、能力の限界、アプリの欠陥のどれが起きたか分類します。

A missing current policy may call for retrieval rather than changing the model's weights, while a stable task-specific behavior may justify experiments with fine-tuning.

缺少最新政策时，可能需要检索，而不是修改模型权重；对于稳定且特定于任务的行为，则可能有理由开展微调实验。

現在の規定がないなら重みの変更より検索が適切な場合があり、安定した作業固有の動作には追加学習の実験が妥当な場合があります。

Supervised fine-tuning uses selected target examples, whereas preference-based methods use signals about which outputs or behaviors are preferred.

监督微调使用选定的目标示例，而基于偏好的方法则利用关于哪些输出或行为更受偏好的信号。

教師ありの追加学習は選択した目標例を使い、選好に基づく方法は望ましい出力や行動についての情報を使います。

The training objective and data quality determine what is optimized, so preference signals should not be confused with proof of factual correctness.

训练目标和数据质量决定了实际优化的内容，因此不应把偏好信号误认为事实正确性的证明。

最適化するものは学習目標とデータ品質で決まるため、選好の情報を事実の正しさの証明と混同してはいけません。

LoRA is a parameter-efficient method that learns low-rank updates associated with selected weights while keeping the original base weights frozen during that adaptation.

LoRA 是一种参数高效方法：它针对选定权重学习低秩更新，同时在该次适配过程中冻结原始基础权重。

LoRAは、適応中に元の基盤の重みを固定し、選んだ重みに関係する低ランクの更新を学ぶ、パラメータ効率の良い方法です。

Reducing the number of trainable parameters can make adaptation more manageable, but it does not eliminate the need for representative data and evaluation.

减少可训练参数的数量，可以使适配更容易管理，但并不能免除对代表性数据和评估的需求。

学習するパラメータを減らすと適応を扱いやすくできますが、代表的なデータと評価は依然として必要です。

Quantization reduces numerical precision to change memory or computation requirements, with effects that depend on the model and implementation.

量化通过降低数值精度，改变内存或计算需求；具体效果取决于模型和实现方式。

量子化は数値の精度を下げ、メモリや計算の要件を変えますが、効果はモデルと実装によります。

QLoRA combines a quantized frozen base with low-rank adapters in a particular efficient fine-tuning approach.

QLoRA 是一种特定的高效微调方法，将量化且冻结的基础模型与低秩适配器结合使用。

QLoRAは、量子化して固定した基盤と低ランクのアダプターを組み合わせる、効率的な追加学習の方法です。

A smaller or compressed model must still be tested on the actual tasks, especially rare cases or languages underrepresented in the evaluation set.

较小或经过压缩的模型，仍然必须在实际任务上测试，尤其要关注评估集中代表性不足的少见案例或语言。

小型化や圧縮をしたモデルも実作業で試す必要があり、特にまれな事例や評価集合で少ない言語に注意します。

Training data should have documented origins, applicable usage permissions, quality checks, and separation from reserved test cases.

训练数据应有明确的来源记录、适用的使用权限和质量检查，并与保留测试案例分开。

学習データには、由来、適用される利用許可、品質確認、保留した試験事例との分離を記録すべきです。

Multimodal systems add further task boundaries because reading a chart, recognizing speech, and generating an image require different evidence and quality criteria.

多模态系统会增加任务边界，因为读图表、识别语音和生成图像分别需要不同的证据与质量标准。

マルチモーダルでは、図表読解、音声認識、画像生成で根拠と品質基準が異なるため、追加の作業境界が生じます。

A technical study path can then deepen into architectures, optimization, distributed computation and data curation, while preserving the habit of testing claims against outcomes.

在此基础上，技术学习路径可以继续深入模型架构、优化、分布式计算和数据整理，同时保留用实际结果检验主张的习惯。

そこから構造、最適化、分散計算、データ整備へ学びを深めても、主張を成果に照らして検証する習慣は保ちます。