Ajuste fino

Definir el comportamiento que necesita cambiar. Un estilo de producción consistente, una tarea de clasificación especializada y el uso de hechos recientes son requisitos diferentes. La incitación o la recuperación pueden resolver algunos de ellos sin un trabajo de capacitación. Compare esas alternativas antes de agregar trabajo de mantenimiento del modelo. Construya ejemplos que reflejen el comportamiento previsto e incluyan casos difíciles. Mantenga un conjunto de evaluaciones separado de las decisiones de capacitación y ajuste. Revise las etiquetas, los registros duplicados, los permisos y cualquier información confidencial antes de utilizar el conjunto de datos. La adaptación puede actualizar todos los parámetros o un subconjunto seleccionado, según el método. Menos memoria o menos parámetros entrenables no eliminan la necesidad de evaluar el modelo resultante. Verifique tanto la tarea objetivo como las capacidades que deben permanecer intactas. Registre el modelo base, la versión de los datos, la configuración de entrenamiento y el punto de control resultante. Evalúe los costos de implementación, el tiempo de respuesta y la reversión antes del lanzamiento. Cuando cambie el conocimiento fuente, decida si actualizar la recuperación, revisar el conjunto de datos, volver a capacitar o cambiar el flujo de trabajo de evidencia del producto.