Fine-tuning
Regolazione fine
La regolazione fine continua ad addestrare un modello già pronto con esempi accuratamente scelti da un compito o campo specifico. Questo cambia i pesi appresi e il comportamento del modello.
Un altro esempio
Un ingegnere ML esamina 18.000 chat di supporto e le divide per cliente prima dell'addestramento. Il modello ottimizzato migliora su un set di test separato senza vedere i suoi esempi. Inserire esempi all'interno di un prompt non equivale a un fine-tuning.
Parti principali
- 01checkpoint base
- 02esempi di addestramento
- 03valutazione trattenuta
Usalo quando
Usa questo termine quando i dati selezionati di un task o di un campo sono utilizzati per aggiornare i pesi di un modello.
Non usarlo quando
Non scegliere il fine-tuning fino a quando non comprendi i problemi nel prompt, ricerca, qualità dei dati e test.
Nome usato nel codice
pretrained weights + supervised examples → adapted checkpoint Prima di spedire
Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback.
Outcome: Complete the task with Regolazione fine (Fine-tuning). User context: Un ingegnere ML esamina 18.000 chat di supporto e le divide per cliente prima dell'addestramento. Il modello ottimizzato migliora su un set di test separato senza vedere i suoi esempi. Inserire esempi all'interno di un prompt non equivale a un fine-tuning. AI method or concept: Regolazione fine (Fine-tuning). Why it fits: Usa questo termine quando i dati selezionati di un task o di un campo sono utilizzati per aggiornare i pesi di un modello. Do not use it when: Non scegliere il fine-tuning fino a quando non comprendi i problemi nel prompt, ricerca, qualità dei dati e test. AI requirements: Define the input and source evidence. Set model and tool permissions. Use versioned evaluation data and measures. Define failure, decline-to-answer, privacy, speed, and cost limits. Operational safeguards: Keep a clear trace and hide sensitive log data. Show users a safe fallback. Mark steps that need human review. Define how to roll back the model or prompt. Acceptance criteria: Record baseline and target measures on a versioned evaluation set. Test edge cases and hostile inputs. Verify fallback, monitoring, permissions, and rollback. Evidence and limits (evidence boundary): Nessun singolo standard ufficiale controlla l'intero termine. Il suo significato può cambiare tra team, piattaforme o framework. Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.
Controlla questa richiesta
Review how Regolazione fine (Fine-tuning) is used now. Definition: La regolazione fine continua ad addestrare un modello già pronto con esempi accuratamente scelti da un compito o campo specifico. Questo cambia i pesi appresi e il comportamento del modello. Release checks: Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback. Before changing code, list the evidence, gaps, severity, and the smallest safe fix.