Architekturentscheidung
Testen Sie die Abstimmungsmethode an einem kleinen repräsentativen Datensatz. Halten Sie die Modellbewertung getrennt vom Trainingsverlust.
GLOBALATLAS AI · Feinabstimmung
Feinabstimmung
Feinabstimmung passt ein vortrainiertes Modell an. Vollständige Feinabstimmung und parameter-effiziente Methoden haben unterschiedliche Speicheranforderungen.
Was soll aktualisiert werden
- 01
Vollständige Feinabstimmung oder eine parameter-effiziente Methode
- 02
Sequenzlänge, Batch- und numerische Präzision
- 03
Evaluationssatz und versionierte Checkpoints
Anforderungen an die Konfiguration
Methode, Präzision, Sequenzlänge und Batch-Größe festlegen. Trainingsdaten und Checkpoints in persistentem Speicher aufbewahren.