Qu'est-ce que Seuil de connaissance?

Des approches de formation qui permettent à un modèle de continuer à apprendre de nouvelles données sans oublier les connaissances antérieures.

Entraîner un modèle plus petit pour imiter les résultats d'un modèle plus grand.

Techniques qui créent des exemples de formation modifiés pour améliorer la généralisation du modèle.

Un changement dans les données d'entrée du monde réel au fil du temps qui peut dégrader les performances du modèle.

Formation continue sur des données spécifiques au domaine pour adapter un modèle pré-entraîné à une tâche spécifique.

Dans quelle mesure un modèle fonctionne-t-il sur de nouvelles données invisibles en dehors de l'ensemble d'entraînement.