ettertrening
term_id: post_training
Category: training_techniques
Definition
Ettertrening er et kritisk steg i maskinlæringslivssyklusen som skjer etter den innledende forhåndstreningen av en modell på store, generelle datasett. I denne fasen gjennomgår modellen finjustering, tilpasning eller andre optimeringer for å forbedre dens evne til å håndtere spesifikke domener eller krav.
Summary
Ettertrening refererer til fasen der en forhåndstrent modell finsjusteres på spesifikke datasett for å tilpasse den til bestemte oppgaver eller optimalisere ytelsen.
Key Concepts
- Finsjustering
- RLHF
- Kvantisering
- Tilpasning
Use Cases
- Å tilpasse store språkmodeller (LLM) til menneskelige preferanser
- Å optimalisere modellstørrelse for enheter i kantnettet (edge devices)
- Å spesialisere modeller for medisinsk diagnostikk