כוונון עדין

הגדרה

התהליך של לקיחת מודל AI קיים ומאומן ואימונו נוסף על מאגר נתונים קטן ומתמחה להתאמתו למשימה ספציפית.

צורה של למידת העברה שבה המשקולות של רשת עצבית מאומנת מראש מכווננות על ידי אימון על מאגר נתוני יעד לאופטימיזציה של ביצועים ליישום מיוחד.

למה זה חשוב

כוונון עדין מאפשר לעסקים ללמד מודל פורמטים מותאמים, מינוח מיוחד או הנחיות קנייניות. הוא מסייע לך לקבל תפוקות איכותיות ממודל קטן יותר, ומפחית עלויות אחסון וזמן אחזור.

טיפים לשיפור

• נסה להשתמש בהנדסת פרומפטים ו-RAG תחילה, שכן הם זולים ומהירים יותר ליישום מכוונון עדין.
• אסוף לפחות כמה מאות דוגמאות נקיות ואיכותיות של קלטים ותפוקות אידיאליים לפני התחלת ריצת כוונון עדין.
• התחל עם קצב למידה נמוך כדי לכוונן משקולות המודל לאט ולמנוע מהמודל לשכוח את יכולותיו המקוריות.

טעויות נפוצות

• לכוונן מודל ללמידת עובדות, שמטופלות טוב יותר על ידי RAG, שכן מודלים שוכחים בקלות עובדות במהלך הכוונון.
• לאמן על מאגר נתונים המכיל דוגמאות רועשות, לא עקביות או מעוצבות בצורה לקויה.
• להזניח הערכה של המודל המכוונן עדין מול מודל הבסיס המקורי כדי לאמת שהביצועים אכן השתפרו.