Was ist Fine-Tuning?
Der Prozess der Anpassung eines vortrainierten KI-Modells für eine spezifische Aufgabe oder Domäne durch zusätzliches Training.
Definition
Fine-Tuning ist der Prozess der Anpassung eines vortrainierten KI-Modells für eine spezifische Aufgabe, Domäne oder Anwendung durch zusätzliches Training auf einem kleineren, aufgabenspezifischen Datensatz.
Zweck
Fine-Tuning ermöglicht es, die allgemeinen Fähigkeiten eines großen vortrainierten Modells zu nutzen und sie für spezielle Anwendungen zu optimieren, ohne das Modell von Grund auf neu trainieren zu müssen.
Funktion
Fine-Tuning funktioniert durch das Fortsetzen des Trainingsprozesses eines bereits trainierten Modells mit neuen Daten, typischerweise mit niedrigeren Lernraten, um die bestehenden Kenntnisse zu erhalten und gleichzeitig neue anzupassen.
Beispiel
Ein allgemeines Sprachmodell kann für medizinische Anwendungen feinabgestimmt werden, indem es auf medizinischen Texten trainiert wird, wodurch es Fachterminologie und medizinische Konzepte besser versteht.
Verwandt
Fine-Tuning ist eng mit Transfer Learning, Pre-training, Domain Adaptation und verschiedenen Trainingsstrategien wie Learning Rate Scheduling verbunden.
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