تعلّم الأخبار الأدوات وظائف المهمة

مصطلح مسرد الذكاء الاصطناعي

ما هو الضبط الدقيق ذو كفاءة المعلمة (PEFT)؟

التعريف

الطرق التي تعمل على تكييف النماذج من خلال تدريب مجموعة فرعية صغيرة من المعلمات المضافة.

تصفح قاموس الذكاء الاصطناعي الكامل استكشف جميع أدلة الذكاء الاصطناعي المجانية

ضبط دقيقمواصلة التدريب على البيانات الخاصة بالمجال لتكييف نموذج تم تدريبه مسبقًا مع مهمة محددة.LoRA (التكيف ذو الرتبة المنخفضة)طريقة ضبط دقيقة ذات كفاءة في المعلمات تضيف مصفوفات محولات ذات رتبة منخفضة.ما بعد التدريبيتم تطبيق خطوات التدريب بعد التدريب المسبق، مثل ضبط التعليمات، وتحسين التفضيلات، وضبط الأمان.ضبط التعليماتضبط نموذج على أزواج التعليمات والاستجابة لتحسين متابعة المهام.معدل التعلممعلمة تشعبية للتدريب تتحكم في مقدار تغيير المعلمات في كل خطوة تحديث.DPO (تحسين التفضيلات المباشرة)طريقة تدريب تعمل على ضبط النماذج مباشرة على أزواج التفضيلات دون الحاجة إلى نموذج مكافأة منفصل.

تعرف على المزيد في أدلةنا المجانية

Fine-Tuning Hard Parameter Sharing in Multi-Task Networks Gumbel-Softmax and Reparameterization Rejection Sampling Fine-Tuning

انظر أيضا

Parameter Perplexity Overfitting Pipeline Open-Source Model Precision OCR (Optical Character Recognition)Pretraining