Post-Training
term_id: post_training
Category: training_techniques
Definition
Post-Training ist ein kritischer Schritt im Lebenszyklus des maschinellen Lernens, der auf das initiale Pre-Training eines Modells mit großen, allgemeinen Datensätzen folgt. In dieser Phase wird das Modell weiter angepasst, um sein Verhalten auf spezifische Anforderungen auszurichten und seine Effizienz oder Genauigkeit zu steigern.
Summary
Post-Training bezeichnet die Phase der Verfeinerung eines vorab trainierten Modells an spezifischen Datensätzen, um es an bestimmte Aufgaben anzupassen oder die Leistung zu optimieren.
Key Concepts
- Feinabstimmung (Fine-Tuning)
- RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)
- Quantisierung
- Anpassung
Use Cases
- Ausrichtung von Large Language Models (LLMs) auf menschliche Präferenzen
- Optimierung der Modellgröße für Edge-Geräte
- Spezialisierung von Modellen für die medizinische Diagnose