क्या है? प्रशिक्षण के बाद?

एक प्रशिक्षण पद्धति जो अलग-अलग पुरस्कार मॉडल की आवश्यकता के बिना सीधे वरीयता जोड़े पर मॉडल को ठीक करती है।

प्रीट्रेनिंग और पोस्ट-ट्रेनिंग के बीच एक मध्यवर्ती प्रशिक्षण चरण, जिसका उपयोग अक्सर क्षमता या डोमेन समायोजन के लिए किया जाता है।

वे विधियाँ जो अतिरिक्त मापदंडों के एक छोटे उपसमूह को प्रशिक्षित करके मॉडल को अनुकूलित करती हैं।

डाउनस्ट्रीम अनुकूलन से पहले व्यापक डेटा पर प्रारंभिक बड़े पैमाने पर मॉडल प्रशिक्षण।

प्रशिक्षण के बाद मॉडल की गुणवत्ता को मापने के लिए उपयोग किया जाने वाला एक आयोजित डेटासेट।

किसी पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को किसी विशिष्ट कार्य के लिए अनुकूलित करने के लिए डोमेन-विशिष्ट डेटा पर निरंतर प्रशिक्षण।