Que signifie "Affinage en plusieurs étapes"?

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Le fine-tuning en plusieurs étapes est une méthode utilisée pour améliorer les performances des modèles, surtout pour des tâches comme la génération d'images et de discours. Au lieu de tout ajuster d'un coup, cette approche divise le processus en plusieurs étapes.

Dans la première étape, le modèle apprend les caractéristiques et compétences de base. En avançant vers les étapes suivantes, il affine ses capacités en se concentrant sur des éléments plus détaillés. Ce processus progressif aide le modèle à produire des résultats de meilleure qualité au fil du temps.

En utilisant le fine-tuning en plusieurs étapes, les modèles peuvent s'adapter plus efficacement à différents styles ou exigences. Cette méthode est particulièrement utile dans des situations où les détails précis sont importants, comme maintenir l'identité d'une personne dans les images ou assurer une reconstruction précise du discours. Le système s'améliore étape par étape, conduisant à des résultats clairs et attrayants.