Bekijk alle inhoud met de tag Fine-Tuning
Model-fijn-afstemming past voorgetrainde modellen aan voor nieuwe taken door kleine aanpassingen te maken, waardoor minder data en middelen nodig zijn. Leer hoe fijn-afstemming transfer learning benut, verschillende technieken, best practices en evaluatiemethoden om modelprestaties efficiënt te verbeteren in NLP, computer vision en meer.
Instruction tuning is een techniek in AI waarbij grote taalmodellen (LLM's) worden verfijnd op instructie-antwoordparen, waardoor hun vermogen om menselijke instructies te volgen en specifieke taken uit te voeren wordt verbeterd.
Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) is een innovatieve benadering in AI en NLP waarmee grote, voorgetrainde modellen kunnen worden aangepast aan specifieke taken door slechts een klein deel van hun parameters bij te werken. Dit verlaagt de computationele kosten en verkort de trainingstijd, waardoor efficiënte implementatie mogelijk wordt.
