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 betyr mindset?
Mindset, eller mentalitet, er et sett med etablerte holdninger, tro og pers...
Hva er orkestrering i AI-sammenheng?
Orchestration (Orkestrering) i AI refererer til den koordinerte styringen,...
Hva er Nexus?
Nexus er et rammeverk utviklet av Ken Schwaber og scrum.org for å skalere S...