Tinh chỉnh là gì? Sự định nghĩa | AI Understanding

Định nghĩa

Tiếp tục đào tạo về dữ liệu theo miền cụ thể để điều chỉnh mô hình được đào tạo trước cho phù hợp với một nhiệm vụ cụ thể.

Điều khoản liên quan

Tinh chỉnh tham số hiệu quả (PEFT)

Các phương pháp điều chỉnh mô hình bằng cách huấn luyện một tập hợp con các tham số được thêm vào.

Điều chỉnh hướng dẫn

Tinh chỉnh mô hình trên các cặp lệnh-phản hồi để cải thiện việc thực hiện nhiệm vụ.

Mô hình nền móng

Một mô hình được đào tạo trước lớn có thể thích ứng với nhiều nhiệm vụ tiếp theo.

Học tập liên tục

Các phương pháp đào tạo cho phép mô hình tiếp tục học hỏi từ dữ liệu mới mà không quên kiến thức trước đó.

Tăng cường dữ liệu

Các kỹ thuật tạo ra các ví dụ đào tạo đã được sửa đổi để cải thiện việc khái quát hóa mô hình.

Thích ứng tên miền

Các phương pháp chuyển một mô hình được đào tạo trong một lĩnh vực sang hoạt động tốt hơn trong một lĩnh vực khác.

Tìm hiểu thêm trong hướng dẫn miễn phí của chúng tôi

Fine-Tuning Rejection Sampling Fine-Tuning QLoRA and 4-Bit Fine-Tuning Self-Refine Iterative Output Improvement

Xem thêm

Few-Shot Learning Feature Extraction Function Calling Feature Engineering GAN (Generative Adversarial Network)Feature Generalization False Positive

Duyệt qua Bảng thuật ngữ AI đầy đủ Khám phá tất cả hướng dẫn AI miễn phí