Hva er fine-tuning i AI?
Prosessen med å tilpasse en pre-trent AI-modell til spesifikke oppgaver eller domener gjennom ytterligere trening.
Definisjon
Tuning/Fine-tuning (Finjustering) er prosessen med å tilpasse eller justere en allerede trent AI-modell til spesifikke oppgaver, domener eller bruk gjennom ytterligere, målrettet trening på relevante data.
Formål
Fine-tuning har som mål å forbedre en modells ytelse på spesifikke oppgaver ved å bygge på eksisterende kunnskap snarere enn å trene fra bunnen av.
Funksjon
Fine-tuning fungerer ved å ta en pre-trent modell og kontinuere treningen med en lavere læringshastighet på oppgavespesifikke data, mens man bevarer mesteparten av den opprinnelige kunnskapen.
Eksempel
Tilpasse GPT-modeller til medisinske domener ved å fine-tune på medisinske tekster, eller justere en generell bildegjenkjenningsmodell til å identifisere spesifikke plantearter.
Relatert
Fine-tuning er relatert til transfer learning, domain adaptation, pre-training, PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) og modell-tilpasning.
Vil du lære mer?
Hvis du er nysgjerrig på å lære mer om Tuning/Fine-tuning - Finjustering, ta kontakt med meg på X. Jeg elsker å dele ideer, svare på spørsmål og diskutere nysgjerrigheter om disse temaene, så ikke nøl med å stikke innom. Vi sees!
Hva er orkestrering i AI-sammenheng?
Orchestration (Orkestrering) i AI refererer til den koordinerte styringen,...
Hva er en build?
I programvareutvikling refererer en build til prosessen med å lage og kompi...
Hva er generativ AI?
Generative AI (Generativ AI) refererer til AI-systemer som kan lage eller g...