Forhåndstrening

term_id: pre_training

Category: training_techniques

Definition

Forhåndstrening er en grunnleggende teknikk innen dyp læring der en modell lærer brede trekk og mønstre fra enorme mengder data, ofte uten merkelapper. Denne prosessen gjør det mulig for modellen å utvikle en robust forståelse av strukturen i dataene, noe som gjør den effektiv for etterfølgende spesialiserte oppgaver.

Summary

Den innledende fasen av treningen av en maskinlæringsmodell på et stort, umerket datasett for å lære generelle representasjoner før finjustering på spesifikke oppgaver.

Key Concepts

  • Overføringslæring
  • Trekkutvinning
  • Storskala-data
  • Finjustering

Use Cases

  • Trening av BERT eller GPT-språkmodeller
  • Initialisering av CNN-er med ImageNet-vekter
  • Bygging av grunnleggende modeller for multimodal AI

Code Example

1
2
3

from transformers import BertModel
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
# Model is now pre-trained and ready for fine-tuning

Related