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L'affinamento del modello adatta i modelli pre-addestrati a nuovi compiti mediante piccoli aggiustamenti, riducendo le necessità di dati e risorse. Scopri come l'affinamento sfrutta il transfer learning, le diverse tecniche, le best practice e le metriche di valutazione per migliorare in modo efficiente le prestazioni del modello in NLP, computer vision e altro ancora.
La Fine-Tuning Efficiente dei Parametri (PEFT) è un approccio innovativo nell’IA e nell’NLP che consente di adattare grandi modelli pre-addestrati a compiti specifici aggiornando solo una piccola parte dei loro parametri, riducendo così i costi computazionali e il tempo di addestramento per un deployment efficiente.
L'istruzione tuning è una tecnica nell'IA che affina i grandi modelli linguistici (LLM) su coppie istruzione-risposta, migliorando la loro capacità di seguire istruzioni umane ed eseguire compiti specifici.
