cái gì là Hạn chế kiến thức?

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

Huấn luyện một mô hình nhỏ hơn để bắt chước kết quả đầu ra của một mô hình lớn hơn.

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

Sự thay đổi dữ liệu đầu vào trong thế giới thực theo thời gian có thể làm giảm hiệu suất của mô hình.

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.

Mô hình hoạt động tốt như thế nào trên dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy bên ngoài tập huấn luyện.