постобучение
term_id: post_training
Category: training_techniques
Definition
Постобучение является критическим этапом в жизненном цикле машинного обучения, который происходит после начального предварительного обучения модели на масштабных общедоступных данных. На этом этапе модель проходит дообучение с использованием узкоспециализированных данных, что позволяет ей адаптироваться к конкретным доменам, улучшать качество ответов или снижать вычислительные затраты. Этот процесс часто включает методы тонкой настройки (fine-tuning) и выравнивание с человеческими предпочтениями.
Summary
Постобучение — это этап доработки предварительно обученной модели на специфических наборах данных для адаптации к конкретным задачам или оптимизации производительности.
Key Concepts
- Тонкая настройка
- Обучение с подкреплением на основе отзывов человека (RLHF)
- Квантование
- Адаптация
Use Cases
- Выравнивание больших языковых моделей (LLM) с человеческими предпочтениями
- Оптимизация размера модели для работы на периферийных устройствах (edge devices)
- Специализация моделей для медицинской диагностики