Przeglądaj wszystkie treści oznaczone etykietą Fine-Tuning
Dostrajanie modelu dostosowuje wstępnie wytrenowane modele do nowych zadań poprzez drobne korekty, zmniejszając zapotrzebowanie na dane i zasoby. Dowiedz się, jak dostrajanie wykorzystuje transfer learning, różne techniki, najlepsze praktyki oraz metryki oceny do efektywnej poprawy wydajności modeli w NLP, komputerowym rozpoznawaniu obrazów i innych dziedzinach.
Dostrajanie do instrukcji to technika w AI, która dostraja duże modele językowe (LLM) na parach instrukcja-odpowiedź, zwiększając ich zdolność do wykonywania ludzkich poleceń i realizacji określonych zadań.
Efektywne strojenie parametrów (PEFT) to innowacyjne podejście w AI i NLP, które umożliwia adaptację dużych, wstępnie wytrenowanych modeli do konkretnych zadań poprzez aktualizację jedynie niewielkiej części ich parametrów, co obniża koszty obliczeniowe i czas treningu, umożliwiając efektywne wdrażanie.
