pre-addestrato
term_id: pre_trained
Category: training_techniques
Definition
Un modello pre-addestrato è un modello di intelligenza artificiale di base che ha subito un’estesa formazione su dataset massivi e diversificati, come Wikipedia o ImageNet. Questo addestramento iniziale consente al modello di apprendere rappresentazioni ampie e generiche dei dati, formando una solida base da cui partire per successivi processi di specializzazione con minori quantità di dati specifici.
Summary
I modelli pre-addestrati sono reti neurali addestrate su grandi dataset per apprendere caratteristiche generali prima di essere adattati per compiti specifici.
Key Concepts
- Apprendimento per trasferimento (Transfer Learning)
- Modelli di base (Foundation Models)
- Estrazione di caratteristiche (Feature Extraction)
- Inizializzazione dei pesi (Weights Initialization)
Use Cases
- Costruzione di chatbot utilizzando LLM
- Classificazione di immagini utilizzando ResNet
- Analisi del sentiment con BERT