Articoli su "Tecniche di Fine-Tuning"
Indice
Il fine-tuning è un metodo usato per migliorare i modelli che sono già stati addestrati su grandi quantità di dati. Questi modelli possono essere adattati per svolgere compiti specifici meglio. Ecco due modi importanti per fare fine-tuning:
Soft Prompt Tuning
Il soft prompt tuning usa alcuni soft token per guidare il modello nella generazione di output basati su istruzioni specifiche. Invece di aggiungere tanti token, questo metodo ne ha bisogno solo di quattro. Funziona creando dei prompt speciali a ogni livello del modello che riassumono le istruzioni. Questo aiuta il modello a produrre risposte più rilevanti.
Rehearsing Samples
Quando si fa fine-tuning a un modello, a volte può dimenticare quello che ha imparato prima. Per aiutare in questo, alcuni metodi riportano indietro campioni dai dati di addestramento originali. Tuttavia, scegliere campioni a caso può riporta dati che il modello ricorda ancora bene. Un modo migliore è trovare campioni che il modello ha effettivamente iniziato a dimenticare. Questo nuovo metodo controlla quali campioni si stanno perdendo nel tempo e si concentra su quelli, rendendo il processo di fine-tuning più efficace senza bisogno di risorse informatiche extra.