Terme du glossaire IA

Qu'est-ce que Hyperparamètre?

Définition

Une valeur de configuration définie avant la formation, telle que le taux d'apprentissage, la taille du lot ou la profondeur.

Termes associés

Taux d'apprentissage
Un hyperparamètre de formation contrôlant la quantité de paramètres modifiés à chaque étape de mise à jour.
Ensemble d'évaluation
Un ensemble de données conservé utilisé pour mesurer la qualité du modèle après la formation.
Généralisation
Dans quelle mesure un modèle fonctionne-t-il sur de nouvelles données invisibles en dehors de l'ensemble d'entraînement.
Pré-formation
Formation initiale de modèles à grande échelle sur des données larges avant adaptation en aval.
Perte de formation
La valeur d'erreur du modèle calculée pendant la formation et optimisée à la baisse au fil du temps.
IA constitutionnelle
Une approche de formation et de formation des comportements où les résultats du modèle sont guidés par un ensemble fixe de principes écrits.

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Hyperparameter Tuning

Voir aussi

Human-in-the-LoopIn-Context LearningHallucinationInferenceGuardrailsInference-Time ComputeGround TruthInstruction Tuning
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