hậu huấn luyện
term_id: post_training
Category: training_techniques
Definition
Hậu huấn luyện là một giai đoạn quan trọng trong vòng đời học máy, diễn ra sau bước huấn luyện sơ bộ ban đầu của mô hình trên dữ liệu quy mô lớn và mục đích chung. Trong giai đoạn này, mô hình trải qua quá trình tinh chỉnh để điều chỉnh các tham số, giúp nó phù hợp hơn với các yêu cầu cụ thể của người dùng hoặc các lĩnh vực chuyên biệt, từ đó cải thiện độ chính xác và hiệu quả hoạt động.
Summary
Hậu huấn luyện đề cập đến giai đoạn tinh chỉnh một mô hình đã được huấn luyện trước trên các bộ dữ liệu cụ thể để thích ứng với các tác vụ nhất định hoặc tối ưu hóa hiệu suất.
Key Concepts
- Tinh chỉnh
- Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF)
- Lượng tử hóa
- Thích ứng
Use Cases
- Điều chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) theo sở thích của con người
- Tối ưu hóa kích thước mô hình cho thiết bị biên
- Chuyên môn hóa mô hình cho chẩn đoán y tế