Fine-tuning
Dare a un modello di IA pre-addestrato un addestramento aggiuntivo con i dati di esempio propri dell'organizzazione, affinché si adatti a un compito o a uno stile specifico.
- 01
Perché è importante
Il fine-tuning può rendere un modello più accurato in lavori che richiedono un formato, uno stile o una classificazione coerenti. Di solito però non è la strada giusta per insegnare informazioni che cambiano spesso; a ciò si adatta meglio la generazione aumentata dal recupero. Buoni risultati dipendono da dati di esempio puliti e rappresentativi.
- 02
Esempio
Un'azienda fa il fine-tuning di un modello con duemila ticket di supporto etichettati. Il modello smista i nuovi ticket nella categoria corretta e i ticket raggiungono più velocemente il team competente.
- 03
Errore comune
Cercare di insegnare tramite fine-tuning informazioni in continuo cambiamento come prezzi e scorte. Il modello memorizza informazioni obsolete e ogni volta che cambiano serve un nuovo addestramento.
- 04
Termini correlati
Servizi e guide correlati
Parliamo del tuo progetto.
Raccontaci la tua esigenza; definiremo insieme l'ambito.