事前学習とスケーリング
事前学習の目的と下流タスクへの適応を区別します。スケーリングの主張を読む際は、データ、計算量、評価条件を確認します。
評価と安全性
評価結果は課題、データ、採点方法に依存します。データ混入の可能性と、実際の用途を反映したテストかを確認します。
解釈可能性研究
解釈可能性研究はモデルの計算や表現を調べます。相関の観察と因果的介入を分け、実験で示せないことを明確にします。
実践課題
シラバスの論文を1本選び、問い、手法、比較基準、根拠、限界、再現可能な追加実験をまとめます。
修了チェックリスト
- 3つのテーマを自分の言葉で説明する。
- 課題を終え、成果物または設計メモを保存する。
- 境界的なケースを試し、限界を1つ記録する。