무엇입니까? 훈련 후?

별도의 보상 모델이 필요 없이 선호 쌍에 대해 직접 모델을 미세 조정하는 학습 방법입니다.

사전 훈련과 사후 훈련 사이의 중간 훈련 단계로, 역량이나 영역 조정에 자주 사용됩니다.

추가된 매개변수의 작은 하위 집합을 훈련하여 모델을 조정하는 방법입니다.

다운스트림 적응 전 광범위한 데이터에 대한 초기 대규모 모델 교육.

학습 후 모델 품질을 측정하는 데 사용되는 홀드아웃 데이터 세트입니다.

사전 훈련된 모델을 특정 작업에 맞게 조정하기 위해 도메인별 데이터에 대한 지속적인 훈련입니다.