ফাইন-টিউনিং

পরিবর্তন করতে হবে এমন আচরণ সংজ্ঞায়িত করুন। সামঞ্জস্যপূর্ণ আউটপুট শৈলী, একটি বিশেষ শ্রেণীবিভাগের কাজ, এবং সাম্প্রতিক তথ্যের ব্যবহার বিভিন্ন প্রয়োজনীয়তা। প্রম্পট বা পুনরুদ্ধার প্রশিক্ষণের কাজ ছাড়াই তাদের কিছু সমাধান করতে পারে। মডেল-রক্ষণাবেক্ষণের কাজ যোগ করার আগে সেই বিকল্পগুলির তুলনা করুন। এমন উদাহরণ তৈরি করুন যা উদ্দেশ্যমূলক আচরণকে প্রতিফলিত করে এবং কঠিন কেসগুলি অন্তর্ভুক্ত করে। প্রশিক্ষণ এবং টিউনিং সিদ্ধান্ত থেকে আলাদা একটি অনুষ্ঠিত মূল্যায়ন সেট রাখুন। ডেটাসেট ব্যবহার করার আগে লেবেল, ডুপ্লিকেট রেকর্ড, অনুমতি এবং যেকোনো গোপনীয় তথ্য পর্যালোচনা করুন। অভিযোজন পদ্ধতির উপর নির্ভর করে সমস্ত পরামিতি বা একটি নির্বাচিত উপসেট আপডেট করতে পারে। নিম্ন মেমরি বা কম প্রশিক্ষণযোগ্য পরামিতি ফলাফলের মডেলের মূল্যায়ন করার প্রয়োজনীয়তা দূর করে না। লক্ষ্য টাস্ক এবং ক্ষমতা উভয়ই পরীক্ষা করুন যা অক্ষত থাকা উচিত। বেস মডেল, ডেটা সংস্করণ, প্রশিক্ষণ সেটিংস এবং ফলস্বরূপ চেকপয়েন্ট রেকর্ড করুন। প্রকাশের আগে স্থাপনার খরচ, প্রতিক্রিয়ার সময় এবং রোলব্যাক মূল্যায়ন করুন। যখন উৎস জ্ঞান পরিবর্তিত হয়, তখন সিদ্ধান্ত নিন যে পুনরুদ্ধার আপডেট করবেন, ডেটাসেট সংশোধন করবেন, পুনরায় প্রশিক্ষণ দেবেন বা পণ্যের প্রমাণ কর্মপ্রবাহ পরিবর্তন করবেন।