ファインチューニングは修正ではない。蓄積である。—— ニューラルシステムにおける過去フレームの永続性
Zenn / 2026/4/16
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要点
- 「ファインチューニング」は単なる“上書き修正”ではなく、学習によって知識がモデル内に蓄積されるプロセスだと主張している。
- ニューラルシステムにおける過去フレーム（過去の学習状態・履歴）の永続性という観点から、更新が完全に忘却されない/残る性質を捉える。
- 過去の情報がどのように表現に残り、次の推論や学習に影響しうるかを「蓄積」として理解することで、ファインチューニングの捉え方を変える。
- この見方により、モデル改善や運用時に「どこまでが新しい情報で、どこからが過去の影響か」を考える重要性が示唆される。
本稿は論文「AI Accumulation Note: Frame Architecture in Language Models」（Minamo Minamoto, 2026）に基づく解説記事です。
プレプリント：https://github.com/minamominamoto/topology-of-grounding
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核心命題：
ファインチューニングは「消去」ではなく「フレームのアーカイブ化」である。
過去の解釈フレームは重み空間から削除されず、新しいフレームと一緒に保存される。
支配的な錯覚：修正モデル
従来のモデルでは、新たな学習分布が過去のモデルの挙動...
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