Decisión de arquitectura
Probar el método de ajuste en un conjunto de datos pequeño y representativo. Mantener la evaluación del modelo separada de la pérdida de entrenamiento.
GLOBALATLAS AI · Ajuste fino
Ajuste fino
El ajuste fino adapta un modelo preentrenado. El ajuste completo y los métodos eficientes en parámetros tienen diferentes requisitos de memoria.
Elegir qué se actualizará
- 01
Ajuste completo o método eficiente en parámetros
- 02
Longitud de secuencia, tamaño de lote y precisión numérica
- 03
Conjunto de evaluación y puntos de control con versiones
Requisitos de configuración
Especificar método, precisión, longitud de secuencia y tamaño de lote. Mantener datos de entrenamiento y puntos de control en almacenamiento persistente.