## 要約
**Nested Learning: 新たな継続学習の機械学習パラダイム**
Nested Learningが発表されました。この新しい機械学習手法は、モデルを内部のワークフローを持つ小さな最適化問題の集合として捉え、従来の「カタストロフィックフォゲッティング（忘却）」問題を軽減または回避します。特に、モデルが新しい知識を獲得する際に古い知識を失わない能力が求められています。
この取り組みは重要です。現在の大型言語モデル（LLM）は、新しい知識を学ぶ際に既存の知識を犠牲にすることが多く、これは人間の脳が持つ可塑性に対して劣っています。Nested Learningは、モデルのアーキテクチャと最適化アルゴリズムを統合し、同時に最適化される多層学習問題として捉えることで、より効率的な学習システムを実現しようとしています。
読者が知っておくべきポイントは、Nested Learningが複雑な機械学習モデルを相互に関連した最適化問題の集合として理解し、これにより新たな設計の次元を提供することです。この手法は、自己修正型アーキテクチャ「Hope」を通じてテストされ、言語モデリングにおいて優れた性能を示しています。これにより、長期的な文脈記憶の管理がより効果的に行える可能性が示唆されています。
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## 編集部コメント
AIの進化は私たちの働き方や創造性に新しい可能性をもたらしています。この動向がどのように発展していくか、引き続き注目していきましょう。
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**元記事**: [https://research.google/blog/introducing-nested-learning-a-new-ml-paradigm-for-continual-learning/](https://research.google/blog/introducing-nested-learning-a-new-ml-paradigm-for-continual-learning/)
**公開日**: Sun, 07 Dec 2025 14:47:02 +0000
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*この記事はAIアシスト編集により作成されています。*
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