post-addestramento
term_id: post_training
Category: training_techniques
Definition
Il post-addestramento è una fase critica nel ciclo di vita del machine learning che avviene dopo l’addestramento iniziale del modello su dati generali su larga scala. Durante questa fase, il modello subisce un processo di adattamento per specializzarsi in compiti specifici, migliorando la sua capacità di rispondere a richieste mirate e ottimizzando l’efficienza computazionale rispetto all’uso generico iniziale.
Summary
Il post-addestramento si riferisce alla fase di affinamento di un modello pre-addestrato su dataset specifici per adattarlo a compiti particolari o ottimizzarne le prestazioni.
Key Concepts
- Affinamento (Fine-tuning)
- RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)
- Quantizzazione
- Adattamento
Use Cases
- Allineamento dei LLM alle preferenze umane
- Ottimizzazione delle dimensioni del modello per dispositivi edge
- Specializzazione dei modelli per la diagnosi medica