Значення
Процес додаткового донавчання вже готової базової нейромережі на вузькоспеціалізованих даних для покращення стилю або специфічних знань.
Українською: файн-тюнінг (донавчання моделі)
Три приклади з роботи
Strategy debate
CTOWhen should we consider fine-tuning over in-context learning?Коли нам варто обирати донавчання замість надання контексту в запиті?
AI LeadWhen we need strict adherence to custom syntax and lower latency per request.Коли нам потрібне бездоганне дотримання нестандартного синтаксису та менша затримка у кожному запиті.
Data preparation
Data EngineerWe curated ten thousand high-quality conversation pairs for fine-tuning.Ми підготували десять тисяч якісних діалогових пар для донавчання.
DevEnsure all personally identifiable information is sanitized first.Переконайся, що всі персональні дані попередньо анонімізовано.
Evaluation
LeadDid the fine-tuning improve our code translation accuracy?Чи покращило донавчання точність перекладу коду?
DevYes, syntax error rates dropped by forty percent compared to the base model.Так, кількість синтаксичних помилок знизилася на сорок відсотків порівняно з базовою моделлю.
Файн-тюнінг змінює ваги моделі. Використовуйте його для закріплення спеціалізованого стилю чи формату, тоді як динамічні факти краще передавати через RAG.