Glossarju

Irfinar effiċjenti fil-parametri (PEFT)

X'inhu Irfinar effiċjenti fil-parametri (PEFT)?

L-irfinar effiċjenti fil-parametri (PEFT) ikopri tekniki li jadattaw mudell kbir imħarreġ minn qabel għal kompitu billi jitħarreġ biss ċertu sehem żgħir mill-parametri tiegħu jew jiżdiedu ftit parametri żejda. Metodi magħrufa jinkludu LoRA, QLoRA, adapters u prefix tuning. Dan inaqqas ħafna l-ħtiġijiet tal-komputazzjoni u tal-memorja, u moduli żgħar żejda jistgħu jinħażnu għal diversi kompiti minflok kopji sħaħ tal-mudell. Eżempju: mudell lingwistiku jiġi adattat għall-istil ta' dokumenti tekniċi interni.

Suġġetti

irfinar
taħriġ
effiċjenza

Ipprova KI.ordo

Aġenti, flussi tax-xogħol u mudelli fi spazju tax-xogħol wieħed – demo b'xejn għal 24 siegħa.

Ibda d-demo

← It-termini kollha

Termini relatati

Fine-tuning

Il-fine-tuning jfisser it-taħriġ ulterjuri ta' mudell tal-IA diġà mħarreġ minn qabel fuq data addizzjonali, normalment speċifika għall-kompitu. Il-piżijiet interni tiegħu jiġu aġġustati sabiex il-mudell jittratta b'mod aktar affidabbli, pereżempju, stil ta' kitba partikolari, vokabularju speċjalizzat jew format tal-output. Il-fine-tuning jeħtieġ data ta' eżempju ppreparata bir-reqqa, qawwa tal-komputazzjoni u ttestjar. Għal ħafna applikazzjonijiet, struzzjonijiet miktuba tajjeb u għarfien konness huma biżżejjed u aktar faċli biex jinbidlu.

Taħriġ tal-mudelli
Personalizzazzjoni
+1

Instruction Tuning

L-instruction tuning huwa forma ta' fine-tuning li fiha mudell lingwistiku mħarreġ minn qabel jitħarreġ aktar fuq ħafna pari ta' struzzjonijiet u tweġibiet mixtieqa. Dan jgħallem lill-mudell isegwi kompiti ifformulati b'lingwa naturali minflok ma sempliċement ikompli t-test. Huwa pass ewlieni biex mudell bażi jinbidel f'assistent u spiss jiġi kkombinat ma' metodi bħal RLHF. Eżempju: “Għamel sommarju ta' dan it-test fi tliet sentenzi” jiġi esegwit b'mod affidabbli.

Fine-tuning
Mudelli lingwistiċi
+1

Transfer Learning

Fit-tagħlim bit-trasferiment, mudell li diġà tgħallem kompitu ġenerali kbir iservi bħala punt tat-tluq għal kompitu ġdid u speċjalizzat. Minflok ma jibda mill-bidu, jiġi adattat, per eżempju permezz tal-irfinar, bl-użu ta' relattivament ftit data tiegħek stess. Dan jiffranka ħin tal-komputazzjoni u data, per eżempju meta mudell ġenerali tal-immaġini jrid jitgħallem jikxef difetti tal-produzzjoni f'ritratti.

Tagħlim awtomatiku
Training
+1

Mudell fundamentali

Mudell fundamentali (foundation model) huwa mudell tal-IA kbir imħarreġ minn qabel fuq data estensiva ħafna u varjata li mbagħad jista' jintuża għal ħafna kompiti differenti. It-terminu nħoloq fl-Università ta' Stanford fl-2021. Eżempji magħrufa jinkludu mudelli lingwistiċi kbar bħal Claude jew GPT, kif ukoll mudelli tal-immaġini. In-negozji normalment jibnu l-applikazzjonijiet tagħhom fuq mudelli bħal dawn minflok ma jħarrġu tagħhom stess mill-bidu; l-Att tal-UE dwar l-IA jirreferi għal mudelli tal-IA għal skopijiet ġenerali.

Mudell bażi
Mudelli lingwistiċi
+1