Fine-tuning to proces dostosowywania wstępnie wytrenowanego modelu sztucznej inteligencji do specyficznego zadania lub dziedziny poprzez dalszy trening na mniejszym, ukierunkowanym zbiorze danych. Zamiast budować architekturę od zera, technika ta wykorzystuje zdobytą wcześniej wiedzę ogólną i modyfikuje parametry modelu, aby lepiej rozumiał specjalistyczny kontekst lub terminologię. Pozwala to na znaczną oszczędność zasobów obliczeniowych i czasu, zapewniając jednocześnie wysoką precyzję w konkretnych zastosowaniach, takich jak analiza dokumentów medycznych czy prawnych. Jest to kluczowy element uczenia transferowego, umożliwiający personalizację potężnych modeli bazowych do indywidualnych potrzeb biznesowych.
Dokładne dostosowywanie modeli (Fine-tuning)
