Fine-tuning
Ajuste fino
O ajuste fino mantém o treinamento de um modelo pronto com exemplos cuidadosamente escolhidos de uma tarefa ou área. Isso altera os pesos e o comportamento aprendidos do modelo.
Outro exemplo
Um engenheiro de ML revisa 18.000 chats de suporte e os divide por cliente antes de treinar. O modelo ajustado melhora em um conjunto de teste separado sem ver seus exemplos. Colocar exemplos dentro de um prompt não é fine-tuning.
Partes principais
- 01ponto de verificação base
- 02exemplos de treinamento
- 03avaliação retida
Use-o quando
Use este termo quando dados de tarefa ou campo selecionados são usados para atualizar os pesos de um modelo.
Não o use quando
Não escolha fine-tuning até entender problemas no prompt, busca, qualidade de dados e testes.
Nome usado no código
pretrained weights + supervised examples → adapted checkpoint Antes de lançar
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 Ajuste fino (Fine-tuning). User context: Um engenheiro de ML revisa 18.000 chats de suporte e os divide por cliente antes de treinar. O modelo ajustado melhora em um conjunto de teste separado sem ver seus exemplos. Colocar exemplos dentro de um prompt não é fine-tuning. AI method or concept: Ajuste fino (Fine-tuning). Why it fits: Use este termo quando dados de tarefa ou campo selecionados são usados para atualizar os pesos de um modelo. Do not use it when: Não escolha fine-tuning até entender problemas no prompt, busca, qualidade de dados e testes. 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): Nenhum padrão oficial único controla todo o termo. Seu significado pode mudar entre equipes, plataformas ou frameworks. Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.
Conferir este pedido
Review how Ajuste fino (Fine-tuning) is used now. Definition: O ajuste fino mantém o treinamento de um modelo pronto com exemplos cuidadosamente escolhidos de uma tarefa ou área. Isso altera os pesos e o comportamento aprendidos do modelo. 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.