Какие существуют методы повышения точности предсказания в генеративных моделях?

Некоторые методы повышения точности предсказания в генеративных моделях:

• Увеличение объёма и качества обучающих данных. companies.rbc.ru Чем больше примеров для обучения, тем лучше модель сможет обобщать и применять полученные знания. companies.rbc.ru
• Использование техник регуляризации. companies.rbc.ru Они помогают избежать переобучения модели на тренировочных данных. companies.rbc.ru Регуляризация «штрафует» модель за слишком большие значения «веса», то есть значимости какого-либо фактора для принятия итогового решения. companies.rbc.ru
• Метод «Нейросети для нейросетей». companies.rbc.ru Суть подхода в использовании одной нейросетевой модели для проверки работы другой. companies.rbc.ru Проверяющая модель тренируется на примерах ответов, которые были заранее оценены экспертами как точные или неточные. companies.rbc.ru Затем она даёт основной модели обратную связь, помогая ей улучшать свои результаты. companies.rbc.ru
• RAG. companies.rbc.ru Этот метод позволяет «расширить кругозор» нейросети и повысить точность ответов за счёт привлечения внешних источников. companies.rbc.ru Это особенно полезно в ситуациях, когда модель сталкивается с вопросами, выходящими за рамки её обучающих данных. companies.rbc.ru
• Тюнинг гиперпараметров. gimal-ai.ru Корректные настройки помогают избежать переобучения, уменьшить смещение, снизить разброс и эффективно использовать вычислительные ресурсы и время. gimal-ai.ru