po treningu
term_id: post_training
Category: training_techniques
Definition
Trening po wstępnym etapie to kluczowy etap w cyklu życia uczenia maszynowego, który następuje po początkowym treningu modelu na dużych, ogólnego przeznaczenia zbiorach danych. W tej fazie model przechodzi proces dostosowania, co pozwala mu lepiej radzić sobie z konkretnymi aplikacjami, poprawiać precyzję predykcji oraz optymalizować zasoby obliczeniowe wymagane do działania.
Summary
Trening po wstępnym etapie (post-training) odnosi się do fazy dopracowywania modelu wcześniej wytrenowanego na specyficznych zbiorach danych, aby dostosować go do konkretnych zadań lub zoptymalizować jego wydajność.
Key Concepts
- Doprecyzowanie (Fine-tuning)
- Współpraca z człowiekiem poprzez naukę ze wzmocnień (RLHF)
- Kwantyzacja
- Dostosowanie
Use Cases
- Uzgodnienie dużych modeli językowych (LLM) z ludzkimi preferencjami
- Optymalizacja rozmiaru modelu pod kątem urządzeń brzegowych (edge devices)
- Specjalizacja modeli do diagnozy medycznej