Decisione di architettura
Testa il metodo di tuning su un dataset rappresentativo di piccole dimensioni. Mantieni separata la valutazione del modello dal loss di addestramento.
GLOBALATLAS AI · Fine-tuning
Fine-tuning
Il fine-tuning adatta un modello preaddestrato. Il fine-tuning completo e i metodi a efficienza di parametri hanno requisiti di memoria diversi.
Seleziona cosa verrà aggiornato
- 01
Tuning completo o metodo a efficienza di parametri
- 02
Lunghezza sequenza, batch e precisione numerica
- 03
Set di valutazione e checkpoint versionati
Requisiti di configurazione
Specifica metodo, precisione, lunghezza sequenza e dimensione batch. Conserva dati di addestramento e checkpoint in archiviazione persistente.